毕业设计-基于机器学习入侵检测系统

2025/4/29 10:28:58 来源：https://blog.csdn.net/xiaoniu667/article/details/147545231 浏览: 次关键词：毕业设计-基于机器学习入侵检测系统

选题背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，网络在人们的生活、工作各个领域都发挥着至关重要的作用。但与此同时，网络安全问题也日益严峻，各类网络攻击事件频发，给个人、企业乃至国家都带来了巨大的经济损失和安全威胁。入侵检测系统作为网络安全防护的重要防线，能够实时监测网络流量，及时发现并预警潜在的入侵行为，对于保障网络系统的正常运行至关重要。

传统的入侵检测方法如基于规则的检测，在面对日益复杂多变的网络攻击手段时，暴露出灵活性差、难以检测新型攻击等缺点。而机器学习算法凭借其强大的自动学习和模式识别能力，能够从大量的网络数据中挖掘潜在的入侵模式，适应不断变化的网络环境。因此，基于机器学习的入侵检测系统的研究与设计具有重要的现实意义，有望提高网络安全防护的效率和准确性，为网络空间的稳定保驾护航。

系统基于NSL-KDD数据集，采用不同算法随机森林、KNN两种算法进行构建入侵检测系统。

入侵检测系统是网络安全领域的重要研究方向，通过应用机器学习技术，可以有效提高对网络攻击的检测能力和响应速度。