一种基于机器学习的网络入侵检测方法

本发明涉及网络安全领域，更具体的说是一种基于机器学习的网络入侵检测方法。一种基于机器学习的网络入侵检测方法，包括以下步骤：数据收集：进行网络流量捕获和数据预处理；特征提取：提取流量特征和计算统计特征；模型选择：进行监督学习或无监督学习，选择模型；模型训练与评估：进行模型训练和评估模型性能；实时检测：将训练好的模型进行实时检测，包括部署模型和报警系统；持续学习：对训练好的模型进行持续学习。可以进行自主学习，可以定期用新的流量数据更新模型，能够逐渐提高检测能力和适应性，有效识别和阻止潜在的安全威胁。