尽管防火墙等安全技术旨在保护企业和组织的计算机网络免受网络攻击的威胁，但攻击者仍然在以不断变化的方式进攻。最近，一个研究小组发现使用机器学习算法可以有效地检测网络攻击。
这项研究的发现基于对大量网络数据的分析和处理。团队使用了可逆嵌入技术在数据包的负载中嵌入了不可分辨特征（IDF）。接下来，他们使用了一个支持向量机来训练模型来识别这些特征，并通过交叉验证来评估算法的准确性。
结果表明，这种方法可以有效地检测不同类型的网络攻击，包括DoS攻击、网络蠕虫和端口扫描等。相比使用基于规则的技术来检测攻击，使用机器学习技术的准确性更高，而且能够自适应地适应新的攻击形式。
这项研究对于提高网络安全性具有重要意义，因为它表明使用机器学习算法可以有效地防止网络攻击，并且可以改善现有防御技术的准确性和可靠性。
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