基于机器学习的网络入侵检测系统研究

摘要：

近年来,机器学习技术的迅速发展为改进网络入侵检测系统(NIDS)提供了新的视角和方法.文中详细探讨了机器学习在网络入侵检测中的应用,涵盖了机器学习的基本理论、模型应用、数据处理与特征选择方法,以及模型的训练和优化.通过深入分析和总结可以发现,机器学习技术不仅提高了入侵检测系统的智能化水平,还增强了其在面对复杂和新型网络攻击时的适应能力和预测能力.这些技术的进步有助于提升NIDS的整体防护效果,使其在网络安全领域展现出更强的防御能力.研究结果表明,基于机器学习的网络入侵检测系统能提升检测效率和准确性,对于防御新型网络攻击手段具有显著优势.

关键词：网络安全、网络入侵检测、机器学习、数据处理

所属期刊栏目：46

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2024-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：350-352