基于机器学习的网络入侵检测技术研究

摘要

随着互联网的普及和网络技术的不断发展，网络安全问题日益突出，网络入侵检测成为了一种重要技术手段。本文主要研究了基于机器学习的网络入侵检测技术，通过对入侵检测系统的原理、方法和算法进行分析，探讨了机器学习在入侵检测领域的应用和挑战，为提高网络入侵检测的准确性和效率提供了一定的理论支持。首先，我们对网络入侵检测技术进行了概述，介绍了入侵检测系统的定义与分类，以及基于机器学习的入侵检测技术。然后，我们详细分析了机器学习算法在入侵检测中的应用，包括支持向量机、神经网络、聚类分析、决策树和集成学习等。接下来，我们探讨了数据预处理与特征选择的方法，以及实验设计与结果分析的过程。最后，我们实现了基于机器学习的入侵检测系统，并对系统进行了优化。本文的研究成果对于网络入侵检测技术的发展具有一定的参考价值。