基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现

摘要

随着信息技术的迅速发展，网络安全问题日益凸显，传统防御方法已难以应对复杂的网络攻击。为解决这一问题，本文设计并实现了一种基于机器学习的网络入侵检测系统（IDS）。该系统采用随机森林、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等机器学习算法，对网络流量进行实时监控与入侵检测。实验结果表明，该系统能够有效识别多种网络攻击，具有较高的检测准确性与实时响应能力，验证了其在实际应用中的可行性和高效性。

关键词

网络安全 / 入侵检测 / 机器学习 / 深度神经网络 / 实时监控