本研究旨在探讨基于机器学习的网络安全态势感知关键技术，深入研究了其在网络安全领域的具体应用。首先，通过概述机器学习的基本概念，引入其在网络安全中的重要性和潜在作用。随后，重点关注基于机器学习的网络安全流量分类方法，涵盖了数据预处理、特征提取以及不同机器学习模型的应用。进一步，研究恶意代码检测技术，详细介绍了特征提取的方法以及模型训练和检测的流程。最后探讨了基于机器学习的入侵检测技术，包括特征提取和模型训练检测的关键步骤。本研究为提高网络安全态势感知的效能和可靠性提供了深入洞察，为网络安全领域的实际应用提供了有益的参考和启示。
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