選題背景與意義

隨著互聯網技術的飛速發展，網絡在人們的生活、工作各個領域都發揮著至關重要的作用。但與此同時，網絡安全問題也日益嚴峻，各類網絡攻擊事件頻發，給個人、企業乃至國家都帶來了巨大的經濟損失和安全威脅。入侵檢測系統作為網絡安全防護的重要防線，能夠實時監測網絡流量，及時發現并預警潛在的入侵行為，對于保障網絡系統的正常運行至關重要。

傳統的入侵檢測方法如基于規則的檢測，在面對日益復雜多變的網絡攻擊手段時，暴露出靈活性差、難以檢測新型攻擊等缺點。而機器學習算法憑借其強大的自動學習和模式識別能力，能夠從大量的網絡數據中挖掘潛在的入侵模式，適應不斷變化的網絡環境。因此，基于機器學習的入侵檢測系統的研究與設計具有重要的現實意義，有望提高網絡安全防護的效率和準確性，為網絡空間的穩定保駕護航。

系統基于NSL-KDD數據集，采用不同算法隨機森林、KNN兩種算法進行構建入侵檢測系統。

入侵檢測系統是網絡安全領域的重要研究方向，通過應用機器學習技術，可以有效提高對網絡攻擊的檢測能力和響應速度。

漏洞掃描

允許上傳指定的測試集數據進行數據檢測，通過機器學習訓練出的模型進行結果預測，同時需要將預測結果進行展示更新

模型預覽

模型概述

關于系統內的模型進行一個基本的介紹，包括隨機森林和K均值聚類模型，同時簡要介紹了對于nsl-kdd數據集的簡介。

數據分析

將數據集進行進一步分析，展示其各特性

模型調優

進行模型訓練

以上為部分展示內容

感謝關注！如需了解更多詳情，歡迎私信咨詢。