网络安全入侵检测与乳腺癌分类的机器学习应用研究

# 网络安全入侵检测与乳腺癌分类的机器学习应用研究 ## 1. 网络安全入侵检测研究概述 在网络安全领域，机器学习和数据挖掘技术在入侵检测中发挥着重要作用。以下是不同年份相关研究的情况： | 年份 | 论文标题 | 作者 | 技术 | 算法 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 2012 | Unsupervised clustering approach for network anomaly detection | Iwan Syarif, Adam Prugel Bennett, Gary Wills | 聚类 | K - means, improved k - means, k - medoids, EM clustering and distance based outlier detection algorithm | | 2013 | Intrusion detection using support vector machine | Leena Ragha, Jayshree Jha | 支持向量机（SVM） | SVM algorithms, K - nearest neighbour algorithm | | 2016 | A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection | Anna L. Buczak, ErhanGuven | 人工神经网络、聚类、决策树、进化计算、归纳学习、支持向量机 | one - class SVMs, ANNs | | 2017 | Survey: of data mining (DM) and machine learning (ML) methods on cyber security | Rahul D. Shanbhogue, B. M. Beena | 遗传或进化算法、人工神经网络（ANNs）、决策树 | Branch features of decision trees, Genes in genetic algorithm | 这些研究表明，机器学习方法的特性使其非常适合设计具有高检测率和低误检率的入侵检测系统（IDS）。当前的 IDS 已经非常有效，并且随着时间的推移，它们将成为安全系统中不可或缺且灵活的一部分。然而，对于 IT 行业来说，防止入侵攻击仍然是一项极具挑战性的任务。 ### 1.1 入侵检测系统的优势 机器学习方法用于入侵检测的优势在于其能够根据数据的特征和模式进行学习和判断。例如，聚类算法可以将网络流量数据进行分组，识别出异常的流量模式；支持向量机则可以通过训练数据找到最优的分类边界，对正常和异常流量进行区分。 ### 1.2 面临的挑战 尽管机器学习在入侵检测中取得了一定的成果，但仍然面临着一些挑战。例如，网络攻击的手段不断更新和变化，新的攻击模式可能无法被现有的检测系统及时识别；同时，大量的网络数据也给数据处理和分析带来了巨大的压力。 ## 2. 乳腺癌分类中的机器学习应用 乳腺癌是全球女性中最常见的癌症之一，准确检测和分类乳腺癌肿瘤仍然是一项具有挑战性的任务。目前，乳腺钼靶摄影被认为是识别和分类乳腺癌的最可靠方法之一。在乳腺癌分类中，支持向量机（SVM）和 K 近邻（KNN）是两种常用的机器学习分类器。 ### 2.1 支持向量机（SVM）在乳腺癌分类中的应用 近年来，许多研究都在探索 SVM 在乳腺癌分类中的应用，以下是一些相关研究的总结： | 年份 | 研究者 | 数据库 | 特征 | 分类器 | 准确率（%） | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 2006 | Selvil et al. | NA | Ridgelet transformation and co - occurrence matrix | SVM | 92.8 | | 2008 | Abdalla et al. | DDSM | Statistical feature and co - occurre