基于机器学习方法的入侵检测技术的研究_邓安远

资 源 简 介

基于机器学习方法的入侵检测技术的研究_邓安远

详 情 说 明

随着网络攻击手段的日益复杂，传统的基于规则的入侵检测技术已难以应对新型威胁。邓安远的研究聚焦于利用机器学习方法提升入侵检测的智能化水平，通过数据驱动的模型训练来识别潜在攻击行为。

其核心思路可归纳为：首先对网络流量或系统日志进行特征提取，如数据包大小、协议类型、访问频率等；然后采用监督学习（如SVM、随机森林）或无监督学习（如聚类、异常检测算法）构建分类模型。研究特别强调了处理样本不平衡问题——正常流量远多于攻击流量的现实场景下，需通过过采样或代价敏感学习优化模型性能。

该技术的优势在于能自适应新型攻击模式，但同样面临挑战：模型可解释性不足可能导致安全人员难以信任检测结果，而高维特征空间的处理效率亦影响实时性。邓安远通过集成学习方法与在线学习机制，在准确率与系统开销之间取得了显著平衡。