基于机器学习的网络入侵检测与分类系统研究

针对传统网络入侵检测系统在处理高维度和复杂网络环境下的动态入侵行为时存在的效率和准确性不足的问题,提出了一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)算法。该算法专注于提高网络流量数据的特征提取和分类准确性,特别是针对先进持续性威胁(APT)和零日攻击等难以检测的网络入侵行为的准确度。通过构建一个深层卷积网络结构,研究旨在实现对复杂网络行为模式的高效识别和分类。研究的核心在于设计一个多层的CNN架构,该架构通过多个卷积层和池化层有效提取网络流量数据中的关键特征,并通过全连接层实现对这些特征的综合判断和分类。实验结果显示,该CNN模型在识别和分类网络入侵行为方面,特别是对APT和零日攻击的检测方面,展现了显著的优势。研究不仅提高了网络入侵检测的准确性和效率,也为深度学习技术在网络安全领域的应用提供了新的方向。