ml-ids:基于机器学习的入侵检测系统-源码

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基于机器学习的构建入侵检测系统的方法问题描述随着连接到互联网的诸如手机，物联网设备或车辆之类的具有网络功能的设备的数量不断增加，人们越来越担心使用这些设备的安全隐患。联网设备的数量和类型的增加不可避免地导致了更广泛的攻击面，而成功的攻击的影响正变得越来越严重，因为假定这些设备承担着更为关键的责任。为了识别和应对网络攻击，通常采用多个系统的组合，以防止发生攻击，或者在最初无法阻止的情况下检测并阻止正在进行的攻击。这些系统通常由入侵防护系统（例如防火墙）组成，作为第一安全层，入侵检测系统则代表第二层。如果入侵防御系统无法阻止网络攻击，则检测系统的任务是识别恶意网络流量，以阻止正在进行的攻击并保留记录的网络流量数据以供以后分析。此数据随后可用于更新预防系统，以允许将来检测到特定的网络攻击。入侵检测系统的需求正在上升，因为由于新的攻击类型的Swift出现，无法完全防范攻击。尽

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