https://blog.qife122.com/tags/%E5%83%B5%E5%B0%B8%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A3%80%E6%B5%8B/ Recent content in 僵尸网络检测 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Sun, 07 Dec 2025 10:57:32 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E7%89%A9%E8%81%94%E7%BD%91%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%83%B5%E5%B0%B8%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%94%BB%E5%87%BB%E6%A3%80%E6%B5%8B%E4%B8%80%E7%A7%8D%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E6%B3%95/ Sun, 07 Dec 2025 10:57:32 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E7%89%A9%E8%81%94%E7%BD%91%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%83%B5%E5%B0%B8%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%94%BB%E5%87%BB%E6%A3%80%E6%B5%8B%E4%B8%80%E7%A7%8D%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E6%B3%95/ <h1 id="在物联网环境中检测僵尸网络攻击一种优化的机器学习方法">在物联网环境中检测僵尸网络攻击：一种优化的机器学习方法</h1> <p><strong>摘要</strong>：对互联网的依赖增加以及相应连接需求的激增，导致了物联网设备数量的显著增长。物联网设备的持续部署，反过来又由于潜在攻击面的扩大，导致了网络攻击的增加。最近的报告显示，物联网恶意软件攻击从2017年的1030万次增加到2018年的3270万次，增长了215.7%，这说明了物联网设备和网络日益增加的脆弱性和易受攻击性。因此，在此类环境中需要适当有效且高效的攻击检测和缓解技术。机器学习（ML）已成为一种潜在的解决方案，因为物联网设备和网络生成和可用的数据非常丰富。因此，它们具有被用于物联网环境入侵检测的巨大潜力。为此，本文提出了一种优化的基于机器学习的框架，该框架结合了贝叶斯优化高斯过程（BO-GP）算法和决策树（DT）分类模型，以有效且高效的方式检测对物联网设备的攻击。使用Bot-IoT-2018数据集评估了所提出框架的性能。实验结果表明，所提出的优化框架具有很高的检测准确率、精确率、召回率和F分数，突显了其在物联网环境中检测僵尸网络攻击的有效性和鲁棒性。</p>