摘要
随着网络技术的迅猛发展,网络安全问题日益突出,其中网络恶意行为的检测显得尤为重要。深入探讨机器学习在网络恶意行为检测中的应用,并通过实验验证不同机器学习算法的有效性。首先,介绍了四种典型的机器学习算法,并选择真实的网络流量数据进行实验验证。接着,详细阐述了数据的采集、处理及实验过程,然后对实验结果进行了全面的分析和讨论。实验结果表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在恶意行为检测中具有显著优势。最后,对机器学习算法的局限性和未来发展进行了讨论。
