2、机器学习在网络安全中的应用基础

机器学习在网络安全中的应用基础

一、机器学习技术概述

在网络安全领域，机器学习有着重要的应用。我们会用到一些基础的机器学习技术来解决各类网络安全问题，涵盖基础算法（如聚类和梯度提升树）以及常见数据挑战的解决方案（如处理不平衡数据和误报约束）。网络安全领域的机器学习从业者能够利用大量数据，在不断发展的环境中创造解决方案。下面将介绍一些具体的机器学习技术。

二、技术要求

在后续的操作中，我们会用到以下工具和库：
- scikit - learn
- Markovify
- XGBoost
- statsmodels

安装说明和代码可参考相关链接。

三、数据的训练集与测试集划分

3.1 原理

在机器学习里，我们的目标是创建一个能执行未明确训练任务的程序。做法是用收集的数据来训练或拟合数学、统计模型，用于拟合模型的数据就是训练数据，训练好的模型则用于预测未来未知数据。然而，机器学习从业者面临的一个重大挑战是过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但无法推广到新的未知数据。为解决这个问题，从业者会留出一部分数据作为测试数据，仅用于评估训练好的模型性能，而非将其包含在训练数据集中。

3.2 准备工作

• 安装 scikit - learn 和 pandas 包，命令如下：

pip install sklearn pandas

• 准备 north_korea_m