基于機器學習的互聯網入侵檢測探討

摘要：隨著互聯網技術的不斷升級，對于保障網絡安全已經成為了重要的研究方向。針對于入侵檢測的相關研究可以加入機器學習，利用大數據的處理能力增加識別網絡入侵的檢測能力。通過設計適當的機器學習方式來讓其自動更新檢索方法，從而有效地對入侵檢測系統進行持續升級，對互聯網安全起到更好的保護作用。本文通過研究機器學習等相關內容，對提升入侵檢測的研究做出一些借鑒。

關鍵詞：機器學習;互聯網;入侵檢測

保障網絡安全，維護互聯網系統的和諧發展。需要建立一個安全的網絡保護系統來維持整個互聯網系統的運行?？梢酝ㄟ^入侵檢測模型來檢測外來入侵攻擊。互聯網的可持續發展，依賴現有的安全技術來對互聯網基金保障，確定網絡安全在一定范圍內的穩定程度。同時，互聯網入侵檢測系統的相關研究需要持續性的更新，通過機器學習完善檢測系統和檢測模型。機器學習通過自我學習而產生檢測預測系統，從而可以建立互聯網入侵模型，可以通過智能化的系統設計來提升互聯網安全，做到高精準度的檢測。

一、互聯網入侵檢測系統的發展狀況

入侵檢測定義計算機在個體計算機計算機的主要防護方式，通過其防火墻技術可以有效地對外來網絡進行篩選，通過數據分析的方式來進行驗證，從而使互聯網安全得到保障，通過網絡的傳輸，可以有效地進行攻擊的檢測，從內部對互聯網對計算機進行保護，而互聯網檢測技術通過事件監督的方式，把作為攻擊性的跡象進行數據化的分析進行建立模式，從而對于互聯網和計算機之間的內部攻擊和外部攻擊以及一些誤差操作可以進行有效的識別，從而保護互聯網的系統正常運轉，在其系統模式下，可以進行自動化的設計過程，在其篩選的過程中，需要對于行為特征進行記錄，從而來建立規則的模塊兒，通過數據的篩查，可以有效地進行入侵檢測，從而保護互聯網安全。

主要的檢測方式是異常檢測方法和誤用檢測方法，通過不同的檢測方式可以應對不同情景下的互聯網入侵，針對于違反安全策略的行為，做到嚴格的篩查，因為兩種檢測方式的底層邏輯不同，所以在應對相同的入侵是有時處理的結果可能存在差異[1]。

二、機器學習對互聯網入侵檢測的作用

（一）入侵檢測中融入機器學習的意義

機器學習的目的是通過建立常規模式，將原有的攻擊進行數據化的分析，機器學習的模式可以使受到的外部網絡攻擊量化，，從而產生函數標本。通過計算樣本來組合函數，通過函數中的計算方式，從而可以進行數據化的入侵檢測。在不同的互聯網攻擊中，通過對攻擊數據傳輸數值的捕捉，機器學習可以對計算機數據進行有效的篩選。在實踐的過程中，使用計算機相關算法可以在多領域內對計算機學習進行了驗證。在機器學習中，通過使用貝利斯學習、遺傳算法、計算機免疫等相關方法，可以有效的進行入侵檢測，針對于各種入侵行為可以做到數據化偵測，有效地提高了其防范效果。

（二）常用檢測系統與機器學習的組合應用

誤用檢測系統是常用的入侵檢測系統。在實際應用中，對于未知的攻擊，其通過入侵檢測來進行數據篩選，通過對比數據樣本，來甄別入侵行為。針對于各種入侵檢測系統中建立的數據模型對于入侵行為的特征進行比對，可以對樣本進行有效的篩查。機器學習將未知攻擊作為檢測對象，通過大量的訓練來行驗證，在檢測中需要判定數值是否符合數據庫中相應數值，從而判定攻擊行為是否有效。自主學習機制和邏輯推理能力是機器學習的優勢，可以對已知的攻擊行為可以有效檢測，在實際應用中其用到了廣泛應用，所以作為對已知攻擊進行有效的檢測。

異常檢測系統在攻擊行為發生時發生作用，對于不同的攻擊行為可以有效的進行甄別，它可以廣泛的對入侵進行檢測，對網絡攻擊進行檢測和預測。機器學習與異常檢測的組合，對于已知的數據樣本進行分析，可以有效地對檢測數據進行歸納整理。對攻擊行為的數據特征和行為特征進行篩查，借助相應判別值來進行判定其是否異常，從而出實現檢測系統中對異常行為的界定。來更好地規避掉數據的誤讀，從根兒更好地進行數據異常檢測[2]。

三、互聯網入侵檢測系統基于機器學習的發展方向

通過機器學習的入侵檢測系統可以對網絡攻擊進行捕捉，甄別目標行為是否具有攻擊性。對接受到的數據進行計算，在數據庫中可以進行相關函數計算，實現入侵的檢測模式。機器學習與入侵檢測系統的融合，可以有效地對外來攻擊進行攔截和識別，通過整個系統的各個模塊協同作用，可以高效地對數據進行梳理，處理相應的數據流[3]。

機器學習的入侵檢測系統具有一定優勢，通過對數據包進行相關檢測，通過數據的匹配可以較為直觀的進行攔截，簡化工作流程，具有其靈活性。在檢測重組模式下中更容易獲得實現，對異常數據進行匹配，可以有效地對模塊進行檢索，通過主控模塊對數據的初始化，通過數據包對代碼進行管理。

結束語：

綜上所述，完善入侵檢測系統，需要技術不斷升級，通過引入機器學習的方法，建立智能化的入侵檢測系統。通過建立科學的機器學習模塊，可以有效地對已知的攻擊進行記錄，從而梳理出計算方式，對新的網絡數據攻擊進行有效的檢測。在實際的運行過程中，通過合理的數據庫可以有效地生成機器學習的相關模式。對數據進行監測，從而來識別數據是否在正常的范圍內，對于異常數據可以進行有效的攔截，確保其檢測正確率，從而來完善機器學習對于入侵檢測的識別，更好地為互聯網安全提供保護。

參考文獻：

[1]屈耘野，姜詠琪.基于機器學習的入侵檢測技術研究與應用[J].電子技術與軟件工程，2021（12）：239-240.

[2]龔琴，柯善良.基于機器學習的物聯網反入侵檢測方法研究[J].內蒙古民族大學學報（自然科學版），2021，36（03）：211-216.

[3]朱嘉豪，徐凱，王炎豪，陸煜斌，宣涵，沈建華.基于機器學習的軟件定義光網絡入侵檢測策略[J].光通信研究，2020（06）：33-36.

作者簡介：藍杰（1999.11-），男，漢族，四川成都人，成都理工大學本科生。研究方向：網絡空間安全。