基于机器学习的网络安全威胁检测系统优化策略
【4月更文挑战第21天】
随着网络环境的日趋复杂,传统的安全防御机制在应对日益狡猾的网络攻击时显得力不从心。本文提出了一种结合深度学习与行为分析的网络安全威胁检测系统的优化策略,旨在提高对先进持续威胁(APT)和零日攻击的识别能力。通过构建一个多层次特征提取框架,并引入自适应学习算法,该系统能够实时学习网络行为模式,有效区分正常行为与潜在威胁。同时,文中探讨了模型训练过程中的数据增强、对抗性样本生成以及模型蒸馏等技术的应用,以提升模型的泛化能力和鲁棒性。