摘 要
随着互联网的蓬勃发展，网络安全问题日益凸显，传统的网络安全防护方法已难以满足日益增长的安全需求。近年来，基于机器学习的网络安全防护技术受到了广泛关注，其通过利用机器学习算法对大量网络数据进行学习、分析和预测，能够更准确地识别网络威胁，提高网络安全的防护能力。本文旨在深入探讨基于机器学习的网络安全防护技术，分析其研究现状、关键技术和应用场景，并展望其未来的发展趋势。在网络安全领域，基于机器学习的安全防护技术主要包括网络入侵检测、恶意软件检测、漏洞预测等方面。传统的网络安全防护方法如防火墙、入侵检测系统等往往依赖于固定的规则和特征库，难以应对新型和未知的网络威胁。而机器学习技术则能够通过学习大量网络数据的内在规律和模式，实现对新型网络威胁的自动识别和防御。
关键词：机器学习；网络安全防护；网络入侵检测
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的及意义 1
（三）国内外研究现状 2
二、网络安全基础知识 2
（一）网络安全威胁 2
（二）网络安全防御机制 3
（三）网络安全评价指标 3
三、基于机器学习的网络的安全防御 4
（一）特征工程 4
（二）异常检测算法 5
（三）网络入侵检测系统 6
四、机器学习基础及其在网络安全中的应用 6
（一）机器学习在网络安全中的应用 6
（二）机器学习算法在网络安全中的应用案例 7
（三）机器学习模型的评价与优化 8
五、结论 9
参考文献 10
致 谢 12
