目前，计算机技术已有效渗透到各个领域，成为适用性广、技术性强、必要性强的高新技术之一。但事实上，计算机技术在许多领域的发展程度较低，导致网络安全工作中存在诸多隐患。因此，采取措施维护网络安全，确保网络信息系统的稳定性是一项非常迫切的任务。机器学习在促进网络安全任务中发挥着非常重要的作用。因此，网络安全相关技术部门需要对机器学习和网络安全的技术内容进行深入的分析和掌握，从而明确机器学习的应用价值，进而有针对性地进行应用，有效落实网络安全工作，促进国家网络系统的稳定发展。

1机器学习概述

机器学习作为人工智能的核心体现，是一组可以通过经验数据在一定程度上优化系统性能的算法集。机器学习的基本方法是使计算机模拟人类行为，使计算机功能和知识系统更加人性化、智能和丰富。机器学习在实际研究中有许多方向。总的来说，机器学习与推理过程密切相关，因此对机器学习方法的分类有一定的共识。考虑到学习内容的复杂性、范围的广泛性、学科的交叉性等特点，各种技术和知识体系的整合和渗透，如概率论、统计学、接近学等。具体分类主要有五种，包括实例学习、类比学习、教学习、类比学习、教学学习、机械学习、归纳学习等；二是知识获取表现的形式差异，包括决策树、形式文法、逻辑表达式、图纸和网络、计算机程序、框架和模式等编程形式；三是根据应用领域的内容，包括自然语言、认知模拟、数据挖掘、故障诊断、专家系统等；四是从综合分类的角度，包括类比算法、遗传算法、连接学习、分析学习等；五是学习形式分类，分为监督和非监督。

22主要网络安全研究

2.1网络安全概述

网络安全定义广泛，一般定义是指网络系统硬软件和内部数据信息，不会受到一些突然、恶意、顽固因素的影响，导致网络系统数据盗窃、信号干扰和系统损坏，确保网络系统能够顺利、安全运行，提供更好的网络服务。一般来说，计算机可能出现的网络威胁问题主要可分为主动攻击和被动攻击。前者是指在主动意识的作用下，具体意识，具体目标盗窃和修改网络报纸，安装计算机病毒、木马、逻辑炸弹、流氓顽固软件等恶意程序，阻碍正常程序的运行，通过主动攻击将大量分组传输到网络运行服务器，使其拒绝正常服务行为，更严重的是程序瘫痪。

2.2网络安全技术分析

（1）恶意软件检测技术：现阶段，网络安全统计数据显示，恶意软件问题是最大的网络威胁，往往在后台安装和自动运行，然后破坏系统秩序，顽固占用系统存储，为一些不当行为网络提供便利。在恶意软件开发的早期阶段，它具有病毒的一些特征，因此可以通过病毒杀戮软件进行检测和清理，但随着技术的发展，恶意软件也得到了升级。针对这个问题，有特征代码技术、居住软件技术、虚拟机技术等。第一个技术是现阶段持续使用的技术，其技术要点是分析恶意软件的特征值，根据这些特征值扫描计算机中的软件，根据特征值查杀恶意软件。此外，虚拟机技术也是目前发展前景良好的技术之一。主要为恶意软件模型提供虚拟运行环境，更全面地掌握其运行特点，使检测效果更加准确。（2）入侵检测技术：这部分检测不仅需要检测入侵的恶意行为，还需要检测入侵趋势和入侵的恶意行为。现阶段的入侵检测技术有:特异检测和异常检测。前者也被称为误用检测，它以特定的方式表达可识别的入侵，形成一个具有特征标记的网络数据库，然后分析测量的输入数据，并与数据库中的特征进行比较。如果它有一定的一致性，它就意味着它被入侵了。后者最大的区别是不需要构建异常数据库，而是从正常的活动轨迹开始，发现异常的网络行为。

3机器学习在网络安全中的应用价值

机器学习在网络安全中具有非常突出的应用价值具体任务、染指模型、理论研究等方面具有积极意义。从机器学习的本质出发，也可以发现其在网络安全工作中的优势。

3.1面向具体任务

在这部分内容中，主要针对具体任务的设计，分析一些具体内容，学习需要执行的系统功能，探索和理解这部分系统，使网络安全任务更加具体。

3.2认知模型

与认知模型相关的具体任务是探索和掌握人类的学习行为，然后根据这部分特征进行计算机模拟，构建认知模型，使网络安全任务更加智能化。

3.3理论研究

这部分主要是关于学习和掌握网络技术的理论内容，然后面对各种机器有一定的理论指导，然后在网络秩序维护中有充分的理论指导。

3.4机器学习的本质

机器学习本质上是在大数据相对集中的情况下，引用一些数学专业知识支持下的基础数据，优化机器行为，成功建立机器模型。在这个机器模型中，通过不断引入新数据，构建不断更新的学习氛围，使机器能够从各个方面分析不同时期的数据，并在一定的运算法下预测未知时间的情况。机器学习应用于网络安全所显示的学习能力需要具有相对较强的数据分析功能。在此前提下，当网络在运行过程中出现安全问题时，用户可以首次采取相对有效的控制措施，然后解决。机器学习与一些电子产品有一定程度的合作，可以有效地发现和解决恶意软件、恶意入侵、垃圾邮件等恶劣程序，从而提高网络环境的安全性和稳定性。