广播电视网络安全系统是当前广播电视体系的主要研究热点,广播电视网络信息系统防护的核心就是对访问事件的合法性进行检测,该文选择通过访问事件的入侵检测来保护系统的安全.但传统的入侵检测方法不能适应网络的人工智能化发展.基于此,笔者引入机器学习方法,优化网络安全系统的网络入侵检测模型.最后,选择K-means聚类方法用于广播电视网络系统中,与广播电视网络安全系统框架的传统模型结合,提出了一种有效解决广播电视网络安全系统的模型.
广播电视网络安全 系统框架 机器学习 K-means聚类方法