基于机器学习的网络入侵检测系统研究与实现

政涟 周(鲁东大学，中国)

摘要

随着网络攻击方式不断演化，传统基于特征匹配的入侵检测方法已难以满足复杂网络安全需求。本文围绕机器学习在入侵检测中的应用展开系统研究，从数据特征构建、模型选择、训练策略与系统实现等维度进行探讨。通过分析网络流量的多维属性，构建面向分类任务的特征体系，并基于监督学习、集成学习及深度学习等多类模型进行性能比较，形成适用于多场景的检测方案。文章设计了一个可部署的入侵检测系统架构，实现数据采集、特征转换、模型推理及警报管理的完整流程。研究结果显示，机器学习模型能够在高维、复杂的流量环境中取得较高检测率与较低误报率，为智能化网络安全系统构建提供了有效支撑与实践参考。

关键词

机器学习；网络安全；入侵检测；异常检测；系统实现

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i2.37675