基于 Python 的机器学习算法在网络安全威胁检测中的应用研究

摘要

随着网络攻击方式的不断演化，传统安全防护手段难以有效应对多样化的网络威胁。本文围绕 Python 语言下的机
器学习算法在网络安全威胁检测中的应用展开探讨，重点分析了异常流量识别、恶意软件检测、钓鱼攻击防控与误报率控
制等关键问题。通过梳理主流算法在安全检测中的技术路径，结合 Python 的编程优势，提出构建智能化、自动化防护体系
的可行方案。研究表明，基于机器学习的安全检测手段具有良好的适应性与扩展性，为提高网络系统的防御能力提供了有
力支持。