在网络安全领域,Trojan节点的存在往往带来严重威胁，如何高效筛选出隐藏的恶意节点成为一个关键问题，本文针对Trojan节点筛选问题提出了一种基于机器学习的解决方案，我们分析了网络流量的特征，提取了具有代表性的特征向量，利用随机森林算法对节点进行分类，通过训练集的标注数据和测试集的验证，实现了高精度的分类结果，实验结果显示，该方法在处理大规模网络流量时，能够有效识别出多数Trojan节点，且分类准确率达到92%以上，我们还探讨了模型的泛化能力和对抗性，提出了多种优化策略，以应对复杂多变的网络环境，通过实际应用验证，该方法在实际网络中表现稳定，能够显著提升网络安全防护能力，为网络安全维护提供了有效支持。
