ကွန်ယက်လုံခြုံရေးနှင့်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းအတွက် PHP နှင့် Machine လေ့လာခြင်းကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း

ကွန်ယက်လုံခြုံရေးနှင့်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းအတွက် PHP နှင့် Machine လေ့လာခြင်းကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း

ယနေ့ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်တွင်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့်အဖွဲ့အစည်းတိုင်းအတွက်အရေးကြီးသောကိစ္စတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ စဉ်ဆက်မပြတ် update နှင့်ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုနည်းလမ်းများနှင့်အတူ, ပေါင်းစပ်စက်ကိုလေ့လာခြင်း algorithms ကိုလေ့လာခြင်းသည်ကွန်ယက်လုံခြုံရေးစနစ်များ၏တိကျမှုနှင့်ထိရောက်မှုကိုများစွာတိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည်ဥာဏ်ကောင်းသောကျူးကျော်ထောက်လှမ်းရေးစနစ်ကိုတည်ဆောက်ရန်နှင့်လက်တွေ့ကျကျကျင့်သုံးရန်နှင့်လက်တွေ့ကျသောသင်္ကေတများကိုလေ့လာရန် PHP နှင့် Machine ကိုအသုံးပြုနည်းကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုအသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။

PHP နှင့်စက်သင်ယူမှုပေါင်းစပ်ခြင်း

PHP သည်ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသောဆာဗာဘေးထွက် side scripting ဘာသာစကားများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ အရေးကြီးသောအတုထောက်လှမ်းရေးဌာနခွဲတစ်ခုအနေဖြင့်စက်ခြင်းသည်မသိသောအချက်အလက်များကိုရှာဖွေခြင်းနှင့်မော်ဒယ်လ်များကိုလေ့လာခြင်းနှင့်မော်ဒယ်လ်များပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်မသိသောအချက်အလက်များကိုအလိုအလျောက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင်စက်သင်ယူမှုသည်မသိသောလုံခြုံရေးခြိမ်းခြောက်မှုများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့်ကိုင်တွယ်ရန်ကူညီနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် PHP နှင့်စက်ကိုအသိဉာဏ်ရှိသောကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းစနစ်တည်ဆောက်ရန်မည်သို့ပေါင်းစပ်ညှိနှိုင်းရမည်ကိုမိတ်ဆက်ပေးလိမ့်မည်။

ကွန်ယက်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်း၏နိယာမ

ကွန်ယက်၏အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်သည်ကွန်ရက်အသွားအလာကွန်ယက်အသွားအလာကိုစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောတိုက်ခိုက်မှုများကိုခွဲခြားသိမြင်ရန်ဖြစ်သည်။ ရိုးရာကျူးကျော်ဝင်ရောက်လာသောထောက်လှမ်းခြင်းစနစ်များသည်များသောအားဖြင့်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောခြက်ယူမှုများကိုမှီခိုသော်လည်း, စက်လေ့လာမှု၏အားသာချက်မှာ၎င်းသည်သမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များအမြောက်အများမှပုံစံများကိုအလိုအလျောက်လေ့လာခြင်းနှင့်တိုက်ခိုက်မှုဆိုင်ရာကြိုတင်လေ့လာခြင်းကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။

ဒေတာအစုံများ၏ဝယ်ယူခြင်းနှင့်ပြုပြင်ခြင်း

စက်ကိုလေ့လာခြင်းမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပေးနိုင်ခြင်းမပြုမီကျွန်ုပ်တို့သည်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စစ်ဆေးခြင်းအတွက် DataSet လိုအပ်သည်။ KDD ဖလား 1999 နှင့် NSL-KDD ကဲ့သို့သောဘုံလုံခြုံရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များမှာပုံမှန်အသွားအလာနှင့်တိုက်ခိုက်မှုအမျိုးအစားများအပါအ 0 င် network traffic data အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကိုပါ 0 င်သည်။ ပြုပြင်ခြင်းလွယ်ကူစေရန်ဤအချက်အလက်များကိုဒေတာဘေ့စ်သို့ထပ်မံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်ထုတ်ယူခြင်းအတွက်အချက်အလက်များကိုတင်သွင်းနိုင်သည်။

ထုတ်ယူခြင်းနှင့် preprocessing feature

Preprocessing သည် Morpricessing သည်စက်၏လေ့လာမှု၏အခြေခံဖြစ်သည်။ ထုတ်ယူခြင်းသည်အရေးပါသောထုတ်ယူခြင်းသည်အရေးကြီးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ အင်္ဂါရပ်များသည်အချက်အလက်များ၏အရေးကြီးသောသဘောသဘာဝကိုထင်ဟပ်သောမူရင်းအချက်အလက်များမှထုတ်ယူထားသောအစိတ်အပိုင်းများကိုရည်ညွှန်းသည်။ Network Security တွင်အသုံးပြုသောအင်္ဂါရပ်များမှာ PHP Code နှင့်အတူဤအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူဤအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူဤအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူဤအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူဖြည်ဆွပြီးသော datorithm ကိုလေ့လာရန်အတွက်သင့်တော်သည့်ပုံစံသို့ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှုပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရေး

ဒေတာများ၏အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူမှုပြီးတာနဲ့ကျွန်ုပ်တို့သည်မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန် algorithms သင်ယူမှုကိုသုံးနိုင်သည်။ အများအားဖြင့် algorithms များတွင်ဆုံးဖြတ်ချက်ပုံစံများ, ကွဲပြားခြားနားသော algorithms ကွဲပြားခြားနားသောဇာတ်လမ်းများအတွက်သင့်လျော်သည်။ မည်သည့် algorithm ကိုရွေးသည်ကိုရွေးချယ်သည်။ PHP တွင် PHP-ML ကဲ့သို့သော open source machine dearchings စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြု. ဤ algorithms များကိုအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ PHP-ML စာကြည့်တိုက်ကို အခြေခံ. သင်တန်းအတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်နမူနာကုဒ်ဖြစ်သည်။

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\DecisionTree;
use Phpml\Dataset\CsvDataset;
use Phpml\Metric\Accuracy;

// မှCSVDataset တင်နေသည်
$dataset = new CsvDataset('data.csv', 10, true);

// dataset ကိုလေ့ကျင့်ရေး set နှင့်စမ်းသပ် set ကိုသို့ segment
$randomSplit = new RandomSplit($dataset, 0.3);
$trainingSamples = $randomSplit-> GetTrainsamples ();
$ tunfugelabels = $ ကျည်ချောင်း -> GetTrainlabels ();
$ testsamplies = $ ကျူဖျယ်မှု -> GettestSamples ();
$ testlabels = $ ကျူဖျယ်မှု -> Gettestlabels ();

// ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် tree classifier $ classifier = အသစ်ပြင်ဆင်မှု (),

// $ classifier-> ရထားကိုလေ့ကျင့်ရန်လေ့ကျင့်ရေး set ကိုအသုံးပြုပါ။

// စံသတ်မှတ်ချက်၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန်အတွက်စစ်ဆေးမှုကိုသုံးပါ။

ပဲ့တင်သံ "တိကျမှန်ကန်မှု -" ။ $ တိကျမှု,
>
    

မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့်အကောင်းမြင်

လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်ကိုအညွှန်းကိန်းအမျိုးမျိုးမှတစ်ဆင့်အကဲဖြတ်ရန်လိုအပ်ပြီးတူညီသောအကဲဖြတ်မှုစံနှုန်းများတွင်တိကျမှန်ကန်မှု, ကျွန်ုပ်တို့သည်ဤမက်ထရစ်များကို PHP မှတစ်ဆင့်တွက်ချက်နိုင်ပြီးရလဒ်အပေါ် အခြေခံ. မော်ဒယ်ကိုပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ Network Security Application များအတွက်မော်ဒယ်၏တိကျမှုသည်အလွန်အရေးကြီးသည်,

အချိန်နှင့်တပြေးညီကျူးကျော်ရှာဖွေတွေ့ရှိ

မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပြီးအကဲဖြတ်သည်နှင့်တပြိုင်နက်၎င်းကိုအမှန်တကယ်ကွန်ယက်အသွားအလာစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းကိုကျင့်သုံးနိုင်သည်။ PHP ကို ​​scripts ရေးရန် PHP ကို ​​အသုံးပြု. ကွန်ရက်အသွားအလာအချက်အလက်များကိုအချိန်မှန်ဖြင့်ဖမ်းယူနိုင်ပြီးအချက်အလက်များကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်သည်ပုံမှန်မဟုတ်သောအသွားအလာသို့မဟုတ်အလားအလာရှိသောတိုက်ခိုက်မှုများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိသည့်အခါစနစ်သည်အလိုအလျှောက်အလိုအလျှောက်အခြားလုံခြုံရေးအစီအမံများကိုအလိုအလျောက်ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

အကျဉ်းချုပ်

PHP နှင့် Machine သင်ယူခြင်းဖြင့်တည်ဆောက်ထားသောကွန်ယက်လုံခြုံရေးနှင့်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းစနစ်သည်ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုခြိမ်းခြောက်မှုများကိုပြောင်းလဲစေခြင်းနှင့်အတူတည်ဆောက်ရန်အတွက်အစွမ်းထက်သောကာကွယ်မှုစွမ်းရည်များကိုထောက်ပံ့ပေးနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် PHP နှင့် Machine လေ့လာခြင်းမှတစ်ဆင့်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းကိုရှာဖွေရန်အဆင့်များကိုအသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်။ ဤနည်းပညာများမှတစ်ဆင့်ကွန်ယက်လုံခြုံရေးကာကွယ်မှု၏တိကျမှုနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီသဘောသဘာဝကိုထိထိရောက်ရောက်တိုးတက်စေရန်အတွက်ပိုမိုမြန်ဆန်သောကွန်ယက်လုံခြုံရေးကာကွယ်မှုစနစ်ကိုတည်ဆောက်နိုင်သည်။