机器学习在网络入侵检测系统中的应用与效能分析  

作　　者：罗晓璐[1] 陈鑫[1] 卢微[1] 

机构地区：[1]安顺职业技术学院,贵州561000

出　　处：《网络安全技术与应用》2024年第12期10-12,共3页Network Security Technology & Application

基　　金：安顺职业技术学院计算机网络技术专业教师教学创新团队项目(编号:02225)。

摘　　要：本文探讨了机器学习技术在网络入侵检测系统(NIDS)中的应用及其对系统效能的影响,首先介绍了机器学习的基本概念及其主要类型,并详细概述了NIDS的定义、工作原理及其面临的挑战和限制。重点部分聚焦于机器学习在NIDS中四个关键领域的应用步骤,即异常检测、签名识别、预测性分析和自适应防御,这些应用充分展示了机器学习技术如何通过高级数据分析和自适应算法提高NIDS的检测准确性、效率和动态适应性。最后,对机器学习在NIDS中的整体效能进行了深入分析,指出了该系统在提升系统性能和减少误报中的重要性,同时对今后的发展方向提出了展望。

关 键 词：机器学习 网络入侵检测系统(NIDS) 异常检测 自适应防御 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]