摘 要
互联网发展带来网络安全挑战，机器学习技术在该领域应用日益广泛。本文深入探讨了机器学习预测网络攻击和防御策略的方案，采用半监督学习对网络数据分类，预测攻击并评估风险。该方法结合有监督和无监督学习优点，节省训练数据，提高分类准确率和效率。它还能实时监测网络攻击，及时采取防御措施，保障网络安全。与传统方法相比，本文提出的方案准确率和效率更高，应用前景广阔。未来，机器学习将成为网络安全的重要保障，但需注意数据准确性和完整性，以避免误判和漏判，确保网络安全和信息安全持续提升。
关键词：机器学习；网络攻击；半监督学习
目 录
一、引言 1
二、相关理论 1
（一）机器学习技术在预测网络攻击中的应用 1
（二）网络安全的管理体系和技术实现 2
三、利用机器学习技术预测网络攻击 3
（一）网络数据的处理和清洗 3
（二）基于监督学习的分类模型训练 4
（三）基于半监督学习的模型优化 4
四、相应防御策略 5
（一）实时监控和预警 5
（二）网络隔离和强化 6
（三）灾备和应急响应 6
五、结论 7
参考文献 9
致 谢 10
