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metadata

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🛡️ IDS — Sistema de Detección de Intrusos en Red

Proyecto Final | Materia: Redes Neuronales | Estudiante: César Núñez

Sistema de Detección de Intrusos (IDS) que clasifica tráfico de red usando dos modelos entrenados sobre NSL-KDD:

• MLP Base — Clasificación binaria: Normal vs Ataque
• Transfer Learning — Clasificación multiclase: Normal / DoS / Probe / R2L / U2R

🚀 Cómo usar

1. Elegí el modo (Binario o Multiclase)
2. Cargá un ejemplo real del dataset con un clic, o ingresá tus propios valores
3. Presioná Clasificar

📁 Estructura

├── app.py
├── requirements.txt
└── models/
    ├── modelo_base.keras
    ├── modelo_transfer.keras
    ├── scaler.joblib
    └── encoders.joblib

⚙️ Stack

TensorFlow/Keras · Scikit-learn · Gradio · Hugging Face Spaces

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César Núñez — Proyecto Final, Materia: Redes Neuronales