基于机器学习的互联网入侵检测探讨

摘要：随着互联网技术的不断升级，对于保障网络安全已经成为了重要的研究方向。针对于入侵检测的相关研究可以加入机器学习，利用大数据的处理能力增加识别网络入侵的检测能力。通过设计适当的机器学习方式来让其自动更新检索方法，从而有效地对入侵检测系统进行持续升级，对互联网安全起到更好的保护作用。本文通过研究机器学习等相关内容，对提升入侵检测的研究做出一些借鉴。

关键词：机器学习;互联网;入侵检测

保障网络安全，维护互联网系统的和谐发展。需要建立一个安全的网络保护系统来维持整个互联网系统的运行。可以通过入侵检测模型来检测外来入侵攻击。互联网的可持续发展，依赖现有的安全技术来对互联网基金保障，确定网络安全在一定范围内的稳定程度。同时，互联网入侵检测系统的相关研究需要持续性的更新，通过机器学习完善检测系统和检测模型。机器学习通过自我学习而产生检测预测系统，从而可以建立互联网入侵模型，可以通过智能化的系统设计来提升互联网安全，做到高精准度的检测。

一、互联网入侵检测系统的发展状况

入侵检测定义计算机在个体计算机计算机的主要防护方式，通过其防火墙技术可以有效地对外来网络进行筛选，通过数据分析的方式来进行验证，从而使互联网安全得到保障，通过网络的传输，可以有效地进行攻击的检测，从内部对互联网对计算机进行保护，而互联网检测技术通过事件监督的方式，把作为攻击性的迹象进行数据化的分析进行建立模式，从而对于互联网和计算机之间的内部攻击和外部攻击以及一些误差操作可以进行有效的识别，从而保护互联网的系统正常运转，在其系统模式下，可以进行自动化的设计过程，在其筛选的过程中，需要对于行为特征进行记录，从而来建立规则的模块儿，通过数据的筛查，可以有效地进行入侵检测，从而保护互联网安全。

主要的检测方式是异常检测方法和误用检测方法，通过不同的检测方式可以应对不同情景下的互联网入侵，针对于违反安全策略的行为，做到严格的筛查，因为两种检测方式的底层逻辑不同，所以在应对相同的入侵是有时处理的结果可能存在差异[1]。

二、机器学习对互联网入侵检测的作用

（一）入侵检测中融入机器学习的意义

机器学习的目的是通过建立常规模式，将原有的攻击进行数据化的分析，机器学习的模式可以使受到的外部网络攻击量化，，从而产生函数标本。通过计算样本来组合函数，通过函数中的计算方式，从而可以进行数据化的入侵检测。在不同的互联网攻击中，通过对攻击数据传输数值的捕捉，机器学习可以对计算机数据进行有效的筛选。在实践的过程中，使用计算机相关算法可以在多领域内对计算机学习进行了验证。在机器学习中，通过使用贝利斯学习、遗传算法、计算机免疫等相关方法，可以有效的进行入侵检测，针对于各种入侵行为可以做到数据化侦测，有效地提高了其防范效果。

（二）常用检测系统与机器学习的组合应用

误用检测系统是常用的入侵检测系统。在实际应用中，对于未知的攻击，其通过入侵检测来进行数据筛选，通过对比数据样本，来甄别入侵行为。针对于各种入侵检测系统中建立的数据模型对于入侵行为的特征进行比对，可以对样本进行有效的筛查。机器学习将未知攻击作为检测对象，通过大量的训练来行验证，在检测中需要判定数值是否符合数据库中相应数值，从而判定攻击行为是否有效。自主学习机制和逻辑推理能力是机器学习的优势，可以对已知的攻击行为可以有效检测，在实际应用中其用到了广泛應用，所以作为对已知攻击进行有效的检测。

异常检测系统在攻击行为发生时发生作用，对于不同的攻击行为可以有效的进行甄别，它可以广泛的对入侵进行检测，对网络攻击进行检测和预测。机器学习与异常检测的组合，对于已知的数据样本进行分析，可以有效地对检测数据进行归纳整理。对攻击行为的数据特征和行为特征进行筛查，借助相应判别值来进行判定其是否异常，从而出实现检测系统中对异常行为的界定。来更好地规避掉数据的误读，从根儿更好地进行数据异常检测[2]。

三、互联网入侵检测系统基于机器学习的发展方向

通过机器学习的入侵检测系统可以对网络攻击进行捕捉，甄别目标行为是否具有攻击性。对接受到的数据进行计算，在数据库中可以进行相关函数计算，实现入侵的检测模式。机器学习与入侵检测系统的融合，可以有效地对外来攻击进行拦截和识别，通过整个系统的各个模块协同作用，可以高效地对数据进行梳理，处理相应的数据流[3]。

机器学习的入侵检测系统具有一定优势，通过对数据包进行相关检测，通过数据的匹配可以较为直观的进行拦截，简化工作流程，具有其灵活性。在检测重组模式下中更容易获得实现，对异常数据进行匹配，可以有效地对模块进行检索，通过主控模块对数据的初始化，通过数据包对代码进行管理。

结束语：

综上所述，完善入侵检测系统，需要技术不断升级，通过引入机器学习的方法，建立智能化的入侵检测系统。通过建立科学的机器学习模块，可以有效地对已知的攻击进行记录，从而梳理出计算方式，对新的网络数据攻击进行有效的检测。在实际的运行过程中，通过合理的数据库可以有效地生成机器学习的相关模式。对数据进行监测，从而来识别数据是否在正常的范围内，对于异常数据可以进行有效的拦截，确保其检测正确率，从而来完善机器学习对于入侵检测的识别，更好地为互联网安全提供保护。

参考文献：

[1]屈耘野，姜咏琪.基于机器学习的入侵检测技术研究与应用[J].电子技术与软件工程，2021（12）：239-240.

[2]龚琴，柯善良.基于机器学习的物联网反入侵检测方法研究[J].内蒙古民族大学学报（自然科学版），2021，36（03）：211-216.

[3]朱嘉豪，徐凯，王炎豪，陆煜斌，宣涵，沈建华.基于机器学习的软件定义光网络入侵检测策略[J].光通信研究，2020（06）：33-36.

作者简介：蓝杰（1999.11-），男，汉族，四川成都人，成都理工大学本科生。研究方向：网络空间安全。