Title of Paper:机器学习在网络入侵检测中的应用

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Affiliation of Author(s):计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院

Journal:数据采集与处理

Key Words:机器学习;网络入侵检测;决策树;神经网络;支持向量机;

Abstract:随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向。网络攻击日益频繁,传统的安全防护产品存在漏洞,入侵检测作为信息安全的重要防护手段弥补了防火墙的不足,提供了有效的网络入侵检测措施,保护网络安全。然而传统的入侵检测系统存在许多问题,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测,提高了入侵检测的效率,降低了漏报率和误报率。本文首先简要介绍机器学习的部分算法,然后对机器学习算法在网络入侵检测中的应用进行深入的分析,比较各个算法在入侵检测应用中的优势和缺点,最后总结了机器学习的应用前景,为获得性能良好的网络入侵检测和防御系统奠定基础。

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Date of Publication:2017-05-15

Co-author:张琪

Correspondence Author:zhukun