入侵检测系统三种技术手段

随着网络攻击日益频繁，保障网络和信息系统的安全已成为当今的重要任务之一。入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）是一种可以实时监控和检测网络攻击活动的安全保障技术，其具有实用性和有效性。入侵检测系统能够帮助网络管理员及时发现并快速处理网络威胁，防止信息泄漏和数据丢失等危害。本文将介绍入侵检测系统的三种技术手段。

1. 基于签名的检测技术

基于签名的检测技术是入侵检测系统中最成熟的技术手段之一，其基本原理是将已知的攻击样本生成相应的攻击特征，对网络流量进行扫描匹配。如果监测到网络流量与已知的攻击特征相匹配，则可能存在攻击威胁，系统便会给出相应的警报并采取相应的措施。

这种技术手段通过依靠先前已知的攻击特征，可以及时识别出已知内部网络的攻击行为，曾经被广泛地应用于网络安全。但是，由于攻击行为的多变和不断变异，单单依靠基于签名的检测技术会存在灵敏度不足的问题，还会导致误报。在实际的入侵检测中，应采用多种不同的检测技术组合应对各种可能的攻击行为。

2. 基于行为的检测技术

基于行为的检测技术可以自动学习系统正常工作状态，发现篡改和异常行为。该技术能够在系统进行任何操作时进行动态监测，从而便可对系统中所有的活动，以及所有恶意的行为进行检测，并发出相应的警报。

基于行为的检测技术能够发现未知的攻击行为，而且误报率相应较低，但其实现相对较难，需要进行大量训练和数据分析，同时由于其检测的目标范围更广，其计算和响应速度比较缓慢，实时性不如基于签名的检测技术。

3. 基于统计的检测技术

基于统计的检测技术需要收集网络流量数据进行监测和分析，并可以通过建立统计模型对网络流量进行判断，判断是否有异常的流量。通常，入侵检测系统会先收集流量数据，然后用该数据建立正常的网络流量特征库，当网络流量出现异常时，就会被分类为异常流量，进而被标记出来。

基于统计的检测技术比较适合用于对网络流量的统计分析，其计算复杂度和响应速度较高。然而，由于攻击方式的多变性，在某种程度上，仅用基于统计的检测技术可能无法捕获到隐蔽的攻击。同样的，基于统计的检测技术也需要与其他的检测技术相结合运用能将识别率提高。