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摘要： - 本研究论文探讨了机器学习技术在提高入侵检测系统（IDS）的效率和准确性方面的应用，以增强网络安全性。传统ID经常与网络威胁的不断发展的性质挣扎，从而导致较高的误报率和延迟的响应。所提出的方法利用机器学习算法（包括深度学习模型）来分析网络流量模式并确定指示潜在网络攻击的异常行为。该研究评估了现实情况下各种机器学习算法的性能，并将其与传统的基于规则的ID进行了比较。目标是开发一种更适应性和强大的入侵检测系统，能够准确检测和缓解已知和新颖的网络威胁。
通过机器学习增强网络安全 -
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