머신러닝 기반 네트워크 침입 탐지 시스템 만들기
중급50분2026-04-19
웹 로그 데이터(CSV)를 Scikit-learn 머신러닝 모델로 학습시키고 저장하는 전체 파이프라인을 구축합니다. 학습된 모델(.pkl)을 활용해 새로운 데이터를 실시간으로 분석하고 어뷰징 여부를 반환하는 Flask API 서버를 만듭니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- 사용자 행동 데이터를 전처리하고 머신러닝 모델에 사용할 특성을 추출할 수 있습니다.
- Scikit-learn을 사용하여 분류 모델을 학습하고 평가할 수 있습니다.
- 학습된 머신러닝 모델을 파일로 저장하고 다시 불러와 사용할 수 있습니다.
- Flask를 사용하여 모델의 예측 결과를 제공하는 간단한 API를 구축할 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 구성 및 샘플 데이터 생성
2. 데이터 탐색 및 전처리 스크립트 작성
3. 머신러닝 모델 학습 및 평가
4. 학습된 모델 파일로 저장하기
5. 실시간 예측을 위한 API 서버 구축
6. API 서버 실행 및 테스트
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요