入侵检测基本原理

随着互联网的普及，网络安全愈发成为一个重要的问题。入侵检测系统在网络安全中起着至关重要的作用。本文将从多个角度分析入侵检测基本原理。

一、入侵检测系统概述

入侵检测系统（Intrusion detection system，简称IDS）是通过对网络通信进行监控和分析，主动侦测和识别网络中的入侵行为。它是网络安全的重要组成部分。入侵检测系统按照检测方式可以分为主动入侵检测和被动入侵检测。

主动入侵检测是指对于网络流量的敏感信息进行主动分析，当检测到入侵行为时，发出警报或者对这种行为进行预防措施。被动入侵检测则是对网络流量开展监控，检测其是否具有入侵的特征。当检测到入侵情况，软件将对这张行为进行一定程度的分析和记录，但不会在发现问题时主动发起警报或采取其他操作。

二、入侵检测系统分类

入侵检测系统的分类根据特征不同有多种方式。根据检测对象可以分为主机入侵检测系统和网络入侵检测系统；根据检测方式可分为基于行为的入侵检测系统和基于特征的入侵检测系统；根据检测方法可以分为基于规则和基于统计学的入侵检测系统。

其中，基于规则的入侵检测系统，是在系统中设置规则库，当目标符合规则库中的某一项规则时，将被视为入侵行为，并进行相应的处理。而基于统计学的入侵检测系统，则是通过学习正常流量的一系列统计学特征，来寻找与该特征不符的流量，从而检测入侵行为。

三、常见的入侵检测算法

（1）基于规则的入侵检测算法：这类算法包括了简单规则匹配、模式匹配、关联规则等。在匹配时，如果特征向量的值与规则匹配，则判定为入侵行为。

（2）基于统计的入侵检测算法：包括异常检测和聚类等。异常检测就是找出异常样本集，利用一些统计学方法对其进行判断分析，来实现入侵检测。

四、常用的入侵检测方法

（1）单一检测器：使用单一检测器配合特征向量，进行流量检测。

（2）机器学习：将流量输入分类器进行分类或者聚类。

（3）基于黑名单的入侵检测：通过对已知入侵攻击模式制定黑名单，识别已知的入侵攻击行为。

五、入侵检测系统开发流程

开发一个可用的入侵检测系统需要经过预处理、特征提取、分类器设计、流量分类、位置发现等流程。其主要步骤包括输入流量采集、流量预处理、特征提取、分类训练、分类器测试和确定检测阈值。