【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全领域，更具体的说是一种基于机器学习的网络入侵检测方法。
技术介绍
1、网络入侵检测可以实时监控网络流量，检测异常活动，以便及时响应潜在的安全威胁。能够识别和分类各种网络攻击，如拒绝服务攻击、网络扫描、恶意软件传播等，以提前采取防御措施。能够记录网络活动和可疑事件，提供详细的日志，以便于后续分析和取证。能够通过分析检测到的入侵活动，帮助组织识别安全漏洞和不足之处，从而改进网络安全策略和控制措施。能够提供有关网络安全态势的实时信息，帮助安全团队进行风险评估和决策。但是传统的网络入侵检测方法机器不能进行自主学习，不能定期用新的流量数据更新模型，不能逐渐提高检测能力和适应性。
技术实现思路
1、为克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其有益效果为可以进行自主学习，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。
2、一种基于机器学习的网络入侵检测方法，包括以下步骤：
3、数据收...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述网络流量捕获，是利用工具如Wireshark或tcpdump收集网络流量数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述数据预处理，是清理和格式化数据，去除冗余信息和异常值。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述流量特征，是提取流量数据中的重要特征，包括包的大小、传输时间、协议类型。
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述网络流量捕获，是利用工具如wireshark或tcpdump收集网络流量数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述数据预处理，是清理和格式化数据，去除冗余信息和异常值。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述流量特征，是提取流量数据中的重要特征，包括包的大小、传输时间、协议类型。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的网络入侵检测方法，其特征在于：所述统计特征，是计算流量的统计特征，包括流量总数、流量峰值。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器学...
【专利技术属性】
技术研发人员：王时峰，
申请(专利权)人：华能浙江能源开发有限公司长兴分公司，
类型：发明
国别省市：
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