摘 要
随着互联网技术的迅猛发展和广泛应用，网络安全问题已成为当前信息技术领域的重要挑战之一。网络入侵检测系统作为网络安全体系中的关键组成部分，对于保护网络系统和数据资源的安全具有至关重要的作用。然而，传统的网络入侵检测系统在面对复杂多变的网络攻击时，往往难以有效地识别和防御。因此，基于机器学习的网络入侵检测系统研究成为了当前网络安全领域的研究热点。基于机器学习的网络入侵检测系统利用机器学习算法对大量的网络流量数据进行分析和学习，以自动识别和检测网络中的异常行为和潜在威胁。该系统通过数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，实现对网络流量的实时监控和检测。在数据预处理阶段，系统对原始网络流量数据进行清洗、整合和特征选择，以提高数据质量和降低模型复杂度。在特征提取阶段，系统从网络流量数据中提取出与攻击事件相关的关键特征，以供后续模型训练和预测使用。
关键词：机器学习；网络入侵检测系统；网络安全
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 1
二、网络入侵检测系统与机器学习基础 2
（一）网络入侵检测系统概述 2
（二）机器学习技术简介 2
（三）网络入侵检测系统的工作原理 3
三、数据预处理与特征选择 3
（一）数据收集与预处理 3
（二）特征工程 4
（三）特征选择对模型性能的影响 5
四、机器学习算法在入侵检测中的应用 6
（一）监督学习算法 6
（二）无监督学习算法 7
（三）算法性能比较与分析 7
五、结论 8
参考文献 9
致 谢 11
