Avg F1: 0.94Recall: 99.7Precision: 88.7
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Network Intrusion Detection
Network intrusion detection is the task of monitoring network traffic to and from all devices on a network in order to detect computer attacks.
개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.
벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
데이터셋
6개논문
Accuracy: 99.6Precision: 99.5Recall: 99.75
Avg F1: 0.9875Recall: 98.34Precision: 99.26
Average Class Accuracy: 98.85%
AUC: 0.969Average Precision: 0.883
Avg F1: 0.908Recall: 86.2Precision: 95.9
Accuracy: 93
F1 Score: 0.893
Synthesis of a Machine Learning Model for Detecting Computer Attacks Based on the CICIDS2017 Dataset
Avg F1: 0.971Recall: 96.1Precision: 98.2
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.