数字通信世界杂志

摘要：互联网的快速发展的同时，网络安全问题日益严重，网络入侵行为频发，对个人、企业和国家构成巨大威胁。因此，研究和开发高效、准确的网络入侵检测方法具有重要意义，本文提出一种基于优化机器学习模型的网络入侵检测分类方法。该方法通过特征工程从网络流量数据中提取关键特征，并进行数据预处理以确保数据质量，并利用验证数据集全面评估模型性能，并通过调整特征、优化参数和集成学习方法等手段不断提升模型稳定性和准确性，实现自动化检测和实时监控。该方法能够有效识别网络入侵行为，提高网络安全防护能力，为构建更加安全、可靠的网络环境提供有力支持。

关键词： 网络入侵检测;机器学习;特征工程;

专辑： 信息科技

专题： 互联网技术;自动化技术

分类号： TP181;TP393.08