30、机器学习在网络威胁检测与药用植物分类中的应用

机器学习在网络威胁检测与药用植物分类中的应用

1. 网络威胁检测中的机器学习

在网络安全领域，现有的威胁检测系统如入侵检测系统（IDS）或入侵防御系统（IPS）存在一定局限性，它们依赖数据库中的特征签名来识别威胁，难以检测零日威胁。而机器学习在网络威胁检测中展现出了巨大的潜力。

通过对六种算法（决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯和卷积神经网络）的评估，发现卷积神经网络（CNN）在正确的参数和优化的数据集下表现出色。例如，使用GPU库进行深度学习训练，相比CPU可使训练时间提高10倍，这表明机器学习算法若能正确优化参数和配置，可用于实时威胁检测并在很大程度上预防零日攻击。

以下是六种算法的得分柱状图展示：
|算法|精度得分|召回得分|F1得分|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|决策树| - | - | - |
|随机森林| - | - | - |
|支持向量机| - | - | - |
|逻辑回归| - | - | - |
|朴素贝叶斯| - | - | - |
|卷积神经网络| - | - | - |

2. 药用植物分类的背景与需求

地球上有各种各样的药用植物，它们在制药、制作草药产品以及治疗常见疾病等方面发挥着重要作用。然而，传统的人工识别药用植物方法耗时、费力且不准确，高度依赖识别者的知识和经验。随着图像识别和模式识别技术的发展，基于计算机的自动图像识别方法逐渐成为主流，其中机器学习技术被广泛应用。

3. 药用植物分类的相关研究综述

不同的研究采用了不同的方法进行药