Machine Learning-Based Network Anomaly Detection System

Il Progetto

Il ML Network Anomaly Detection System è una soluzione intelligente di cybersecurity progettata per monitorare il traffico di rete e rilevare automaticamente attività anomale o malevole in tempo reale utilizzando il Machine Learning. Il sistema analizza dati di rete come indirizzi IP, dimensione dei pacchetti, protocolli, volume di traffico e durata delle connessioni per apprendere il comportamento normale della rete. I modelli di Machine Learning confrontano continuamente il traffico in tempo reale con i modelli appresi per identificare comportamenti sospetti come attacchi informatici, accessi non autorizzati o flussi di dati anomali. Grazie al rilevamento precoce delle minacce, il sistema contribuisce a ridurre i tempi di inattività della rete, prevenire violazioni di sicurezza e migliorare l’affidabilità complessiva dell’infrastruttura. Gli avvisi in tempo reale e le possibili risposte automatiche permettono agli amministratori di rete di intervenire rapidamente ed efficacemente. Questo progetto dimostra l’applicazione pratica di Machine Learning, analisi dei dati e sicurezza di rete per la realizzazione di un sistema di rilevamento delle anomalie scalabile e intelligente, adatto a infrastrutture IT moderne.