网络防火墙怎么设置_增强防火墙的能力，抵抗更多的网络入侵，机器学习算法起到作用

随着互联网的出现，网络攻击者可以远程控制任何计算或网络资源。此外，智能终端技术设备的使用呈指数级增长，各种网络安全相关问题也随之出现。

互联网上也有很多异常数据流，都是被很多人恶意刷过的。从恶性流量中消除合法流量本身就是一项复杂的任务。许多网络攻击会影响系统资源，从而降低我们的计算机性能

计算机科学使用机器学习算法来实现监督模型框架，该框架可以增强或帮助现有的入侵检测系统检测各种攻击这些机器学习算法已经在准确性、精确性、真假肯定和否定方面得到了验证和测试实验结果表明，基于机器学习算法的监控模型框架具有较低的虚警率，能够有效构建防御网络入侵的防线

计算机系统的安全性主要取决于三个核心支柱:保密性、完整性和可用性。

是构建这三大支柱的挑战性任务随着智能终端设备和技术的快速增长，入侵威胁也随之出现任何对系统或虚拟环境的非法入侵都称为入侵。人们早就发明了入侵检测系统，如防火墙。入侵检测系统是为了检测任何破坏两个安全方之间通信的恶意企图而发明的。

然而，一尺比路高，一尺比魔高，新的入侵方法不断涌现，层出不穷。检测系统应该能够识别新的入侵方法

传统入侵检测方法分为异常检测和特征检测

检查已知事件镶嵌的技术称为基于签名的方法。当我们为基线活动建立正常配置文件并将其与各种模式进行比较时，我们将根据安装位置将其进一步划分为主机和网络。受影响的系统被称为僵尸网络。这些系统来自僵尸网络，然后被入侵者远程控制。

网络层存在漏洞，包括篡改TCP和其他协议，导致不必要的流量涌入网络。我们需要建立一个防御结构来应对这些攻击，同时保护计算资源。因此，我们应该了解机器学习算法及其工作原理和性能。

机器学习是对算法和算术模型的系统研究，使计算系统能够在不执行显式操作的情况下完成特定任务。“机器学习”这个词是阿瑟·塞缪尔在1959年发明的这些技术通常依靠数据来学习、训练，然后根据一些数学模型进行预测和分析。

机器学习系统可以大致分为三类，有监督学习、无监督学习和强化学习本文的科普算法采用监督学习模型来解决检测攻击的问题。

型号可以增强现有的检测系统，如防火墙等。您还可以将字符串值转换为数值以进行标准化，从而便于分类。通过预处理获得的分类数据然后被用于通过机器学习算法预先检测任何有害的交通内容。此外，它还可以显示离线捕获的传入数据

机器学习主要使用支持向量机。虽然支持向量机算法已经取得了很好的效果，但是它通常消耗更多的时间和资源尽管神经网络和人工神经网络都采用神经网络模型，但人工神经网络的整体精度仍然相对较高。

使用人工神经网络算法来高精度地识别合法数据流和非法数据流。与传统的防火墙相比，它们产生更少的错误警报，并且可以保存不必要的警报日志，这反过来有助于将生产资源用于其他重要任务因此，机器学习算法可以集成到现有的入侵检测系统中进行增强