ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现
孙贻刚

【摘要】随着信息技术的迅速发展，网络安全问题日益凸显，传统防御方法已难以应对复杂的网络攻击。 为解决这一问题，本文设计并实现了一种基于机器学习的网络入侵检测系统（ＩＤＳ）。 该系统采用随机森林、支持向量机（ＳＶＭ）和深度神经网络（ＤＮ）等机器学习算法，对网络流量进行实时监控与入侵检测。 实验结果表明，该系统能够有效识别多种网络攻击，具有较高的检测准确性与实时响应能力，验证了其在实际应用中的可行性和高效性。

【关键字】网络安全；入侵检测；机器学习；深度神经网络；实时监控
【PDF】


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