摘 要
随着网络技术的飞速发展，网络安全威胁日益严重，传统的安全防御机制已难以应对日益复杂的攻击手段。机器学习作为一种强大的数据分析工具，为网络安全领域带来了新的解决方案。本文深入探讨了机器学习在网络安全中的异常检测应用，分析了其在数据预处理、监督式异常检测、非监督式异常检测以及深度学习异常检测等方面的应用现状。同时，本文也指出了机器学习在网络安全异常检测中面临的挑战，如数据不平衡性、异常定义的模糊性、实时性要求高以及高维特征空间等问题。针对这些挑战，本文提出了一系列对策，包括数据增强与平衡、无监督学习和半监督学习方法、高效算法与并行计算以及特征选择与降维等。这些对策旨在提高机器学习在网络安全异常检测中的准确性和效率，为网络安全领域的发展提供有力支持。机器学习在网络安全中的异常检测应用具有广阔的前景和重要的应用价值。未来，随着技术的不断进步和创新，机器学习将在网络安全领域发挥更加重要的作用。
关键词：机器学习；网络安全；异常检测
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）国内外研究现状 1
二、机器学习与网络安全基础 2
（一）机器学习概述 2
（二）网络安全概念 2
（三）异常检测技术 3
三、机器学习在网络安全中的异常检测应用 3
（一）数据预处理 3
（二）监督式异常检测 4
（三）非监督式异常检测 4
四、机器学习在网络安全中的异常检测应用挑战 5
（一）数据不平衡性 5
（二）异常定义的模糊性 5
（三）实时性要求高 6
（四）高维特征空间 6
五、机器学习在网络安全中的异常检测应用对策 7
（一）数据增强与平衡 7
（二）无监督学习和半监督学习方法 7
（三）高效算法与并行计算 8
（四）特征选择与降维 9
六、结论 9
参考文献 10
致 谢 12
