20、机器学习在网络入侵检测与安卓应用分析中的应用

机器学习在网络入侵检测与安卓应用分析中的应用

1. 网络入侵检测中的机器学习应用

在网络安全领域，机器学习算法在开发网络入侵检测系统（NIDSes）方面具有重要作用。

1.1 现有问题与挑战

U2R和R2U类别的训练数据样本缺乏，这可能导致检测性能受到影响。因此，未来需要研究检测阈值对检测性能的具体影响。

1.2 不同算法的表现

• ANN相关方法 ：类似修改版的ANN方法，基于FC - ANN的方法和基于分层SOM的方法提高了检测率。
• TSK - 基于的入侵检测系统 ：不仅在正常、DoS和探测类中实现了最佳检测性能，在其他两类中也表现出色。

1.3 评估数据集

常用的网络安全基准数据集KDD 99虽然在近期研究中仍受欢迎，但相对陈旧，不能涵盖当今许多网络威胁。以下是相关技术的对比表格：
| 算法类型 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| FC - ANN | 提高检测率 | |
| 分层SOM | 提高检测率 | |
| TSK - 基于系统 | 多类别检测性能佳 | |

mermaid流程图如下：

graph LR
    A[数据收集] --> B[特征提取]
    B --> C[选择算法]
    C --> D[训练模型]
    D -->