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摘要： - 为了精确识别和分类不同类型的网络攻击，本研究重点是将机器学习方法应用于网络入侵检测。数据收集，预处理，特征缩放，模型定义，特征选择和评估指标都是方法的一部分。不同的机器学习模型，包括决策树分类器和随机森林分类器，以及使用所有功能或每个攻击类别的某些功能的使用。使用K折交叉验证进行评估，并使用分析的准确性，精度，回忆和F1得分等指标进行评估。结果表明，随机森林分类器在处理高维数据集并提高检测准确性方面的效率，使其成为网络入侵检测任务的卓越选择。
利用机器学习进行入侵检测
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