机构名称：
¥ 1.0
在我们日益数字的世界中，网络威胁构成了持久而不断发展的危险。这些威胁范围从未经授权的数据访问到经常受恶意意图驱动的计算机系统和网络的故意破坏。他们的后果在整个个人，组织和社会之间的波动。要在线平台上有效地对待这些威胁，整体策略是必不可少的，涵盖了先进的技术，强大的过程和用户教育。这包括强大的身份验证，软件更新，预防网络钓鱼，数据加密和安全评估等措施。但是，网络威胁和潜在的用户不认识的动态性质出现了持续的挑战。这项研究深入研究了机器学习（ML）和深度学习模型的重要作用，评估了SVM，KNN和DT等算法以及尖端的神经网络。目的是考虑到准确性和效率等参数，以确定最有效的网络威胁检测方法。此分析有助于更深入地了解数字时代的网络威胁检测。
使用机器学习的分析网络威胁检测
主要关键词
相关文件推荐
