入侵检测技术可分为哪几类

随着网络技术的快速发展和广泛应用，计算机安全问题也日益突出，网络入侵成为了威胁网络安全的主要手段之一。为了有效预测和防范网络入侵，入侵检测技术被广泛应用。 本 文 将从多个角度分析入侵检测技术的分类。

一、基于监督学习的分类

这种分类技术主要是通过训练大量有标记数据集，使算法能够学习到不同状况下的异常行为，并在未知数据中使用算法对异常进行检测。 随着深度学习的发展，基于神经网络的入侵检测技术也得到了广泛关注。

二、基于无监督学习的分类

相比监督学习，无监督学习不需要大量有标记的数据集，而是通过学习数据的内部性质进行分类。这种分类技术需要算法具备自我学习的能力，并在学习后自动寻找数据集中的异常行为。

三、 基于网络系统状态的分类

基于网络系统状态的分类主要是基于对网络系统常规和异常行为的了解。通过分析网络中数据的标准流量数据，识别流量中的不同特征，判断是否为异常行为。在该分类过程中，同时需要融合前两种技术，加强分类准确性。

四、 基于网络特征的分类

网络特征分类技术基于网络信息的属性，例如流量大小、数据流向、利用某种协议等等。与基于网络系统状态技术不同的是，该技术主要针对网络系统数据流中的某些特征，分析这些特征变化和异常，并将它们与正常数据集进行比较。该分类技术已经被广泛应用于网络入侵检测系统中。

五、 基于行为分析的分类

基于行为分析技术主要是针对网络攻击者的突发行为的检测。这种技术主要是通过记录攻击者的历史记录和行为，它们的攻击方法、字典、常用端口等，学习攻击者行为，通过对该记录进行数据挖掘和分析，以识别并评估可能的攻击行为。

综上所述，网络入侵检测技术分为监督学习、无监督学习、网络系统状态、网络特征和行为分析五个角度分类。各类技术相互融合，可以提高检测准确性和及时性，在安全领域发挥重要作用。