摘 要
本文探讨了机器学习在网络安全异常检测中的应用，分析了从基础理论到实际案例，再到未来趋势的各个方面。文章首先强调了机器学习技术在应对日益复杂的网络威胁中的重要性，然后回顾了相关研究现状，并明确了研究目标。接着，文章介绍了机器学习的基本概念、应用原理和常见算法，为后续研究提供了理论基础。文章详细讨论了异常检测算法的定义、应用场景、关键环节，并深入分析了四种代表性算法：朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林和深度学习方法。通过案例分析，验证了机器学习在网络安全异常检测中的有效性和实用性。
【关键词】异常检测 机器学习 网络安全 入侵检测系统
目 录
一、机器学习基础 1
（一）机器学习的基本概念 1
（二）机器学习在异常检测中的应用原理 1
二、异常检测算法概述 2
（一）异常检测的定义 2
（二）异常检测在网络安全中的应用场景 2
三、典型的异常检测算法 3
（一）朴素贝叶斯 3
（二）支持向量机 3
（三）随机森林 3
（四）深度学习方法 4
四、应用案例分析 4
（一）案例一：网络入侵检测 4
（二）案例二：恶意软件检测 5
（三）案例三：网络流量异常检测 5
五、基于机器学习的异常检测算法在网络安全中的未来趋势 5
（一）集成学习与多模态融合 5
（二）自适应与动态学习模型 6
（三）异常检测的可解释性研究 6
（四）联邦学习在隐私保护中的应用 7
六、结论 7
参考文献 8
