基于机器学习的入侵检测方法对比研究

摘要：

随着网络安全形势日趋严峻,入侵检测技术已经成为保障网络安全的一种重要手段.因此把机器学习的理论和方法引入入侵检测已成为一种共识,并且近些年来在这一研究领域取得了不错的进展.文章对比分析了不同机器学习方法在入侵检测上的应用.首先,介绍机器学习的一般化过程,对典型机器学习方法的理论进行对比分析.然后,对不同机器学习方法做仿真研究,观察性能变化.最后,在仿真的基础上对不同模型进行横向比较.文章在仿真实验的基础上得出了较为可靠的结论,对找出具有性能优势的机器学习方法具有重要意义.

关键词：入侵检测、机器学习、决策树、支持向量机、神经网络

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61601490

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

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