실전 네트워크 자동화 튜토리얼 및 가이드
Python Scikit-learn을 사용하여 네트워크 장비의 장애를 사전에 예측하는 머신러닝 모델을 직접 구축하는 실전 튜토리얼입니다.
TensorFlow/Keras LSTM 신경망을 사용하여 네트워크 트래픽 패턴을 학습하고 DDoS 공격이나 비정상 트래픽을 자동으로 탐지하는 딥러닝 시스템을 구축합니다.
이 프로젝트는 다음 오픈소스 라이브러리를 사용합니다:
Flask - A micro web framework written in Python
License: BSD-3-Clause
Website: https://flask.palletsprojects.com/
Netmiko - Multi-vendor library for SSH connections to network devices
License: MIT
Website: https://github.com/ktbyers/netmiko
Paramiko - Python implementation of SSH protocol
License: LGPL
Website: https://www.paramiko.org/
Bootstrap - The world's most popular front-end framework
Website: https://getbootstrap.com/
Font Awesome - The web's most popular icon set and toolkit
License: Font Awesome Free License
Website: https://fontawesome.com/
openpyxl - A Python library to read/write Excel files
Website: https://openpyxl.readthedocs.io/
이 프로젝트를 가능하게 해준 오픈소스 커뮤니티에 감사드립니다.
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