基于机器学习算法的网络入侵检测

摘要：

网络入侵的频率越来越高,严重危害了网络安全.为了获得高正确率的网络入侵检测结果,针对当前网络入侵检测模型的局限性,提出基于机器学习算法的网络入侵检测模型,通过机器学习算法中性能优异的支持向量机构建"一对一"的网络入侵检测分类器,采用当前标准网络入侵检测数据库对模型的有效性进行验证,网络入侵检测正确率高达95％以上,检测误差远远低于实际应用范围,可以应用于实际的网络安全管理中.

关键词：网络安全、入侵行为、机器学习算法、入侵检测、分类器、检测误差

所属期刊栏目：41

分类号：TN915.08-34

在线出版日期：2018-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：124-127