Εκπαίδευση Μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης με Χρήση Ανοικτών Δεδομένων Δικτυακής Κίνησης - (:unkn) unknown (My University, 2024)
Η διατριβή αυτή αναπτύσσει ένα καινοτόμο Intrusion Detection System (IDS) βασισμένο σε μεθοδολογίες Machine Learning (ML) και ανάλυσης δικτύων. Χρησιμοποιούνται αρχεία PCAP για την εξαγωγή στατιστικών ροών δικτύου μέσω εργαλείων όπως NFStream ή CICFlowMeter, ενώ τα δεδομένα εκπαιδεύουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για την ανίχνευση επιθέσεων, όπως DoS και DDoS. Η διαδικασία περιλαμβάνει την επιλογή και προεπεξεργασία δεδομένων, την αφαίρεση ακραίων τιμών και την κανονικοποίηση χαρακτηριστικών. Τα μοντέλα εκπαιδεύονται με αλγόριθμους όπως Random Forest, ενώ η αξιολόγηση γίνεται με μετρικές απόδοσης όπως Accuracy και ROC. Η μελέτη καταλήγει σε πρακτικές προτάσεις για βελτίωση των IDS και κατευθύνσεις για μελλοντική έρευνα, προτείνοντας τη χρήση τεχνικών όπως PCA και Neural Networks για μεγαλύτερη ακρίβεια και ταχύτητα ανίχνευσης.

This thesis develops an innovative Intrusion Detection System (IDS) based on Machine Learning (ML) and network analysis methodologies. PCAP files are used to extract network flow statistics via tools such as NFStream or CICFlowMeter, and the data trains AI models to detect attacks such as DoS and DDoS. The process includes data selection and pre-processing, outlier removal and feature normalization. The models are trained with algorithms such as Random Forest, while evaluation is done with performance metrics such as Accuracy and ROC. The study concludes with practical recommendations for improving IDS and directions for future research, suggesting the use of techniques such as PCA and Neural Networks for better accuracy and speed of detection.
Keywords: Εκπαίδευση Μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης ,Ανοικτών Δεδομένων Δικτυακής Κίνησης, Σύστημα ανίχνευσης εισβολής; Machine Learning, Intrusion Detection System, NFStream, Zeek ,Suricata , AI, PCAP , ν Artificial Intelligence, Radom Forest , Neural Network , Support Vector Machine