摘要
随着计算机以及网络信息技术应用的不断深入,网络入侵事件频发,入侵方式与手段的复杂化与多样化,使得传统防火墙、数字认证等安全防护技术已无法满足当前复杂的网络安全形势。因此,为有效提升网络的稳定性与安全性,入侵检测技术得到了快速发展,然而由于自身的局限性,致使入侵检测系统的误报率与漏报率较高。但随着机器学习在入侵检测领域应用的不断增多,促使这一现象得到明显改善。对此,文章首先阐述了入侵检测系统的类别,然后细致探讨了基于机器学习的入侵检测系统,希望能够为创建安全和谐的网络环境提供些许帮助。
出处
《信息通信》
2019年第11期163-164,共2页
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