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机器学习算法在网络安全中的
应用
目•引言
•常见的机器学习算法
CONTENCT
•机器学习在网络安全中的具体应用
录•面临的挑战与未来展望
01
引言
机器学习的定义与原理
机器学习是一种人工智能技术，通过训练算法从数据中自动提取
模式，进而进行预测或分类。
机器学习的基本原理是通过不断优化算法，使计算机系统能够从
数据中自我学习并改进性能。
网络安全的重要性
网络安全是保护计算机系统和网络免
受恶意攻击、数据泄露和其他安全威
胁的关键。
随着互联网和数字技术的普及，网络
安全问题已成为全球范围内的重大挑
战。
机器学习在网络安全中的应用概述
机器学习算法在网络安全领域的应用
广泛，包括入侵检测、恶意软件分析、
网络流量分析等。
通过利用机器学习技术，可以自动检
测和防御复杂的网络威胁，提高安全
防御的效率和准确性。
02
常见的机器学习算法
监督学习算法
01020304
支持向量机（SVM）逻辑回归K最近邻（KNN）决策树
通过找到能够将不同类别的数用于二元分类问题，通过逻辑基于实例的学习，通过测量不通过树状图的形式展示决策过
据点最大化分隔的决策边界来函数将线性回归的结果映射到同数据点之间的距离进行分类。程，对数据进行分类或回归分
实现分类。[0,1]范围内。析。
无监督学习算法
聚类分析
将相似的数据点归为同一组，用于发现数据的内在结构。
关联规则学习
挖掘数据集中项之间的有趣关系。
主成分分析（PCA）
通过降维技术找出数据中的主要成分。
自组织映射（SOM）
通过竞争学习算法将高维数据映射到低维空间。
强化学习算法
Q-learningPolicyGradientMethods
通过不断与环境交互，学习如何选择最优的行基于策略的强化学
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