摘 要：在数字化时代，网络安全威胁日益严峻，对个人、企业乃至国家的信息安全构成了严重威胁。为了有效应对这些威胁，基于机器学习的网络安全威胁检测系统应运而生，成为网络安全防护的重要一环。本文旨在探讨基于机器学习的网络安全威胁检测系统的设计原理、关键技术及其在实际应用中的效果。基于机器学习的网络安全威胁检测系统是一种智能化的安全防护工具，它利用机器学习算法对海量的网络数据进行深度分析和挖掘，从而准确识别并预测潜在的网络安全威胁。该系统的核心在于其数据驱动的特性，通过不断学习和适应新的威胁模式，能够实现对未知威胁的有效检测和防御。在设计基于机器学习的网络安全威胁检测系统时，首先需要构建一个可靠的数据源，包括网络流量数据、日志数据、系统状态信息等。这些数据将被用于训练机器学习模型，以识别和分类各种网络安全威胁。接下来，系统需要采用适当的特征提取技术，将原始数据转换为可用于机器学习的特征向量。
关键词：机器学习；网络安全威胁；检测系统设计
目 录
中文摘要 1
中文关键词 1
一、机器学习基础知识 2
（一）机器学习理论 2
（二）机器学习工具与平台 3
二、网络安全威胁检测系统设计 3
（一）系统架构设计 4
（二）数据收集与处理 4
（三）威胁检测模型构建 5
三、机器学习算法在威胁检测中的应用 6
（一）算法选择与优化 6
（二）特征工程的应用 7
（三）集成学习与多模型融合 7
四、结语 8
参考文献 9
