| 基于機器學習的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)綜述 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1801 K | |
| 標簽： 機器學習 入侵檢測 智能化 | |
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| 文檔介紹：新興技術(shù)的發(fā)展推動了機器學習等智能化方法在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的廣泛應(yīng)用，有效提高了入侵檢測的效率和準確率，然而基于機器學習的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域仍然面臨著大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理難、數(shù)據(jù)樣本不平衡、未知威脅難以有效檢測、模型泛化能力差等挑戰(zhàn)。文章對基于機器學習的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)進行綜述和總結(jié)，對比和分析當前主流方法的優(yōu)勢和局限性，并總結(jié)和討論該領(lǐng)域目前挑戰(zhàn)和未來展望，以便為該領(lǐng)域人員了解最新研究動態(tài)提供借鑒參考。 | |
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