基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现

基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现

摘要

随着网络攻击手段的日益复杂化，传统的基于规则的入侵检测系统已难以应对新型网络威胁。本文设计并实现了一个基于机器学习的网络入侵检测系统，使用CICIDS2017数据集，采用随机森林模型并结合KMM（Kernel Mean Matching）算法进行优化。系统包含完整的数据预处理流程、模型调优策略、远程部署方案以及详细的代码解释和结果分析。实验结果表明，优化后的模型在检测准确率和误报率方面均表现出色，能够有效识别多种网络攻击类型。

关键词：入侵检测，机器学习，随机森林，KMM，CICIDS2017，网络安全

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目录

1. 引言

   • 1.1 研究背景与意义
   • 1.2 相关工作综述
   • 1.3 本文主要贡献

2. 系统总体设计

   • 2.1 系统架构
   • 2.2 技术选型
   • 2.3 开发环境

3. 数据预处理模块

   • 3.1 CICIDS2017数据集分析
   • 3.2 数据清洗与特征工程
   • 3.3 类别不平衡处理
   • 3.4 数据标准化与划分