基于机器学习的计算机网络安全防护技术研究

摘要

为解决传统网络安全防护技术应对未知、动态威胁的局限，本文研究基于机器学习的防护技术：分析其在入侵检测与防御（含数据处理、多范式检测与动态响应）、恶意代码检测（静态/动态特征提取及抗“免杀”设计）、流量异常分析（多维度特征与异常归因）、身份认证与访问控制四大场景的应用；构建分层协同的防护系统框架，明确目标、层级功能及数据融合、模型更新等关键技术；剖析数据质量、对抗攻击等挑战并展望未来方向，为提升防护智能化提供参考。