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| title: IDS Detección de Intrusos NSL-KDD | |
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| sdk: gradio | |
| sdk_version: 6.8.0 | |
| app_file: app.py | |
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| license: mit | |
| # 🛡️ 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 | |
| --- | |
| *César Núñez — Proyecto Final, Materia: Redes Neuronales* |