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。

漏洞扫描

允许上传指定的测试集数据进行数据检测,通过机器学习训练出的模型进行结果预测,同时需要将预测结果进行展示更新

模型预览

模型概述

关于系统内的模型进行一个基本的介绍,包括随机森林和K均值聚类模型,同时简要介绍了对于nsl-kdd数据集的简介。

数据分析

将数据集进行进一步分析,展示其各特性

模型调优

进行模型训练

以上为部分展示内容

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