基于机器学习的网络安全威胁检测与防御机制研究
刘勇

杭州亮通网络工程有限公司，浙江杭州，310000；

摘要：随着信息技术的迅猛发展，网络安全威胁日益复杂和多样化，传统的安全防护措施已难以有效应对新的攻击模式。本文基于机器学习技术，研究了网络安全威胁的检测与防御机制。首先，分析了当前网络安全面临的主要威胁类型，并总结了常见的防御策略。然后，提出了一种基于机器学习的威胁检测方法，采用分类算法对网络流量进行实时监控与分析，通过构建训练模型识别潜在的恶意攻击行为。实验结果表明，机器学习模型能够在高效性和准确性上优于传统的检测方法，尤其在应对未知攻击时表现出较强的适应能力。最后，结合网络防御策略，设计了一套基于机器学习的综合防御机制，能够动态调整防御策略，提升整体网络安全性。研究成果为网络安全领域的威胁检测与防御提供了新的思路和方法，具有重要的应用价值和现实意义。

关键词：机器学习；网络安全；威胁检测；防御机制；攻击识别

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