基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现
王佳莹 （ 石家庄麦月科技有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0711-29Abstract
随着网络攻击手段日益复杂，传统入侵检测技术面临检测效率低、误报率高的问题。本研究设计并实现 了一种基于机器学习的网络入侵检测系统，通过集成多种算法提升检测精度。系统采用分层架构设计，包含数据采 集、特征提取、模型训练和实时检测模块，支持对多种攻击类型的识别。该系统在保持高检测率的同时显著降低了误 报率，能够有效应对新型网络威胁，为网络安全防护提供了智能化解决方案。
Keywords
机器学习；网络入侵检测；设计与实现Full Text
PDFReferences
[1]谷文杰.基于深度学习的网络入侵检测方法研究
[D].西京学院,2023.
[2]贾栋豪.基于机器学习的网络入侵检测系统研究
[D].华北理工大学,2023.
[3]齐国红.基于深度学习的工业控制网络入侵检测系
统设计与实现[D].石河子大学,2023.
[4]沈军.面向网络入侵检测系统的对抗样本防御方法
研究[D].四川大学,2023.
[5]王壮.基于机器学习的网络入侵检测系统研究[D].
电子科技大学,2023.
[6]翁乐.基于联邦学习的智能终端网络入侵检测系统
设计[D].厦门大学,2022.
[7]俞率宾.基于LSTM的SCADA网络入侵检测系统实
现[D].西安电子科技大学,2022.
[D].西京学院,2023.
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[6]翁乐.基于联邦学习的智能终端网络入侵检测系统
设计[D].厦门大学,2022.
[7]俞率宾.基于LSTM的SCADA网络入侵检测系统实
现[D].西安电子科技大学,2022.
Copyright © 2025 王佳莹
Publishing time:2025-11-30
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