马玉秋

淮阴工学院

摘要(Abstract)：

随着互联网技术与物联网、工业互联网的深度融合，网络流量呈现海量化、多元化、动态化特征，传统静态规则式入侵检 测模型难以适配复杂网络环境下的变异攻击、隐蔽入侵行为，存在误报率高、泛化能力弱、动态适配性不足等问题。为解决上述痛 点，本文以自适应机器学习算法为核心，构建一套全流程、可迭代、多场景适配的网络异常行为入侵检测模型。首先梳理网络流量 特征区分、自适应机器学习动态适配、模型性能评价三大基础理论；其次搭建网络流量轻量化采集、多维度特征筛选、样本均衡处 理的标准化数据体系；再次设计特征自适应更新、分级入侵研判、低误报实时预警的核心模型架构；最后提出多场景工程部署、在 线增量迭代、预警联动处置的落地体系。实验与工程应用表明，该模型能够动态适配网络流量的动态变化特征，有效识别未知异常 入侵行为，相较于传统检测模型，检测准确率显著提升，误报、漏报率大幅降低，具备较强的工程实用性与场景拓展性，可为网络 安全态势感知与主动防御提供技术支撑。

关键词(KeyWords)：

自适应机器学习；网络异常行为；入侵检测；流量特征；动态迭代；风险预警

参考文献(References)：

［1］刘永红.浅析微课在技工教育计算机教学中的应用［J］. 教育教学研究前沿，2024，2（10）：77-79. 

［2］李明.网络流量特征提取与异常检测算法优化研究［D］. 西安：西安电子科技大学，2022.