18、网络入侵检测与区块链+AI在网络安全中的应用

网络入侵检测与区块链+AI在网络安全中的应用

网络入侵检测分析

在网络入侵检测领域，为了高效地检测和分类入侵行为，采用了一系列的机器学习技术。具体操作流程如下：
1. 数据预处理 ：运用标准缩放器和标签编码器函数对特征进行标准化处理，消除均值缩放以减少分组波动。
2. 特征提取 ：使用随机森林技术从网络入侵数据集中提取重要特征。
3. 分类检测 ：采用五种不同的机器学习技术（NB、DT、KNN、逻辑回归和ANN）进行入侵检测和分类。

机器学习技术	准确率
DT算法	100%
NB算法	90%
KNN算法	99%
ANN算法	99%
逻辑回归	96%

从结果分析来看，DT算法在这些技术中表现出色，达到了100%的准确率，其他算法也有较高的准确率。后续还计划在数据集上使用CNN和深度学习技术来进一步检验性能准确性。