电子信息技术在网络入侵检测系统中的应用

摘要

针对传统网络入侵检测方法在面对复杂网络攻击时检测精度不高、误报率较大、难以识别未知威胁等问题，本研究提出了一种基于数据挖掘技术、机器学习算法和深度学习技术的智能化网络入侵检测系统。通过主成分分析(PCA)进行特征降维，运用随机森林、极端梯度提升(XGBoost)建立分类模型，结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)网络实现复杂攻击特征的自动提取与识别。结果表明：深度学习技术中变换器(Transformer)架构在数据集上的检测准确率达98.4%,相较于传统网络入侵检测方法，该系统的准确率提升了19.6%～25.4%,在精确率和召回率方面均显著优于传统网络入侵检测方法，显著增强了网络安全防护效能。

关键词

电子信息技术 / 网络入侵检测系统 / 机器学习算法 / 深度学习技术 / 数据挖掘技术