摘 要
随着网络攻击的复杂性和频率不断增加，传统安全防御方法逐渐难以应对新型威胁，机器学习技术因其强大的模式识别和预测能力，在网络安全威胁检测领域展现出巨大潜力。本研究旨在探索机器学习算法在异常流量检测、恶意软件分类及入侵行为识别中的应用效果，并提出一种基于集成学习的多层威胁检测框架。该框架结合特征选择优化与深度神经网络模型，显著提升了对未知威胁的检测准确率。实验结果表明，相较于单一算法模型，所提方法在检测精度和召回率上分别提高了15%和10%，同时有效降低了误报率。本研究的主要创新点在于将时序特征分析与多模态数据融合引入威胁检测过程，从而增强了模型的泛化能力和实时性。研究结论为机器学习技术在网络安全领域的深入应用提供了理论支持和技术参考，对未来智能化防御体系的构建具有重要意义。
关键词：机器学习；网络安全；威胁检测
目 录
一、绪论 1
（一）网络安全威胁检测的研究背景与意义 1
（二）机器学习在网络安全中的研究现状 1
二、机器学习算法在威胁检测中的适用性分析 2
（一）常见机器学习算法的特性对比 2
（二）不同算法对网络安全数据的适应性 2
（三）算法选择对检测性能的影响 3
三、数据处理与特征提取技术研究 4
（一）网络安全数据的特点与挑战 4
（二）特征提取方法及其优化策略 4
（三）数据预处理对模型效果的作用 5
四、实验设计与结果分析 6
（一）实验环境与数据集构建 6
（二）检测模型的性能评估指标 6
（三）实验结果分析与改进方向 7
结论 8
参考文献 10
致 谢 12
