机器学习方法在入侵检测中的应用研究

网络的出现及广泛应用，给人们的生活和工作带来了便捷，但同时也带来了 很多安全问题，各种类型的病毒、漏洞、攻击都造成了巨大的损失。如何保护信 息不被攻击和泄露，维护其完整性、可用性和保密性，是当前研究的关注重点。 面对网络安全的现状，目前主要采取访问控制、数据加密、身份认证、防火墙、 和入侵检测技术等措施，保障网络和信息系统的安全。入侵检测技术通过收集操 作系统、系统程序、应用程序、以及网络流量包等信息，发现被监控系统或网络 中违背安全策略，或危及系统安全的行为，是保障系统和网络安全的有效手段。 机器学习方法用计算机模拟人类的学习活动,研究如何通过计算机学习现有 的知识，发现新的知识，并通过不断完善，提升学习的效果。机器学习中包含大 量的数据预处理和分类方法，与统计学、人工智能、信息论等学科有关联。其基 本过程是通过从已有的经验中学习并构建学习机,进一步对未知的数据进行分类 或预测。 本文将机器学习的部分典型方法和算法应用于入侵检测中,探索其中的相关 数据处理方法在入侵检测中应用的有效性和可行性。本文的研究在一个基于机器 学习的入侵检测系统(Intrusion Detection Sys