✅️با توجه به پست قبل که در لینکدین منتشر شد دانشجویان از من درمورد مدل‌های یادگیری ماشین در اسپلانک سوال داشتند

✍️روزبه نوروزی

۱. مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
🔹 Density Function

از توزیع داده‌ها برای شناسایی نقاط پرت (Outliers) استفاده می‌کند.
کاربرد: تشخیص رفتار غیرعادی در ورود کاربران، تشخیص حجم غیرعادی ترافیک شبکه.
مثال: تشخیص افزایش ناگهانی ورود ناموفق به سیستم (Brute Force).
دستور:

| fit DensityFunction count into anomaly_model

🔹 Local Outlier Factor (LOF)

ارتباط هر نقطه داده را با همسایگانش مقایسه می‌کند.
کاربرد: تشخیص حملات سایبری با الگوهای جدید، مثل APT.
دستور:

| fit LOF network_activity into lof_model

🔹 Isolation Forest

داده‌های پرت را با ساخت درخت‌های تصادفی شناسایی می‌کند.
کاربرد: تشخیص بدافزارهای ناشناخته در ترافیک شبکه.
دستور:

| fit IsolationForest dest_ip into if_model

۲. مدل‌های پیش‌بینی (Prediction Models)
🔹 Linear Regression

برای پیش‌بینی مقدار عددی استفاده می‌شود.
کاربرد: پیش‌بینی حجم ترافیک آینده یا رشد لاگ‌های ناموفق ورود.
دستور:

| fit LinearRegression count from time into prediction_model

🔹 Random Forest Regressor

از چندین درخت تصمیم (Decision Trees) برای پیش‌بینی استفاده می‌کند.
کاربرد: پیش‌بینی تعداد حملات DDoS در روزهای آینده.
دستور:

| fit RandomForestRegressor error_rate from time into rf_model

۳. مدل‌های دسته‌بندی (Classification Models)
🔹 Decision Tree Classifier

داده‌ها را به گروه‌های مختلف طبقه‌بندی می‌کند.
کاربرد: شناسایی حملات بر اساس نوع (مثلاً Phishing، DDoS، Malware).
دستور:

| fit DecisionTreeClassifier attack_type from features into dt_model

🔹 Support Vector Machine (SVM)

داده‌ها را با استفاده از مرزهای مشخص شده طبقه‌بندی می‌کند.
کاربرد: شناسایی ایمیل‌های فیشینگ بر اساس محتوا و فرستنده.
دستور:

| fit SVM email_content into svm_model

🔹 Naïve Bayes Classifier

از احتمالات برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌کند.
کاربرد: طبقه‌بندی رویدادهای امنیتی (مثلاً تمایز بین خطای کاربری و حمله).
دستور:

| fit NaiveBayes attack_type from event_logs into nb_model

۴. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering Models)
🔹 K-Means Clustering

داده‌ها را به چند گروه مشابه تقسیم می‌کند.
کاربرد: تشخیص رفتار مشابه بین کاربران مشکوک.
دستور:

| fit KMeans number_of_logins into cluster_model k=3

🔹 DBSCAN (Density-Based Clustering)

خوشه‌های پرتراکم را پیدا کرده و نقاط پرت را جدا می‌کند.
کاربرد: تشخیص دستگاه‌هایی که رفتار مشکوک مشابه دارند.
دستور:

| fit DBSCAN network_activity into dbscan_model

۵. مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
🔹 PCA (Principal Component Analysis)

تعداد ویژگی‌های داده را کاهش می‌دهد و به تشخیص ناهنجاری‌ها کمک می‌کند.
کاربرد: تحلیل داده‌های بزرگ برای کشف الگوهای پنهان در حملات APT.
دستور:

| fit PCA network_features into pca_model

جمع‌بندی

✅ اگر دنبال تشخیص ناهنجاری هستیم: Density Function، Isolation Forest، LOF
✅ اگر نیاز به پیش‌بینی روند داریم: Linear Regression، Random Forest
✅ اگر باید داده‌ها را دسته‌بندی کنیم: Decision Tree، SVM، Naïve Bayes
✅ اگر می‌خواهیم خوشه‌های مشکوک را پیدا کنیم: K-Means، DBSCAN


#من_آموزش_میدهم
#آکادمی_روزبه

پی نوشت : این مدلها از حوزه یادگیری ماشین زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند
درصورت علاقه به یادگیری خود مدل ؛ باید به کتاب‌های هوش مصنوعی مراجعه کرد