以机器学习为内核的网络入侵检测模型研究

摘要：

网络技术实现了万物互联,为人们的生活、学习和工作等都带来了极大便利,然而随着网络环境的越来越复杂,网络系统安全风险也日益突出,尤其是网络入侵对网络安全的威胁巨大,加强网络入侵检测是保证网络安全的第一关口,有着重要意义.本文基于支持向量机、蚁群算法等原理构建基于机器学习算法的网络入侵检测模型,该模型经标准网络入侵检测数据库的验证,其检测准确率高达95％,可很好地提升网络安全.

关键词：网络安全、机器学习、入侵检测模型、支持向量机、蚁群算法

分类号：TN711(基本电子电路)

在线出版日期：2022-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6