一种基于优化机器学习模型的网络入侵检测分类方法
2025.07.10点击:
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
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