入侵检测方法

随着信息安全威胁的增加，入侵检测一直是信息安全领域的重要技术之一。入侵检测（Intrusion Detection，ID）是指根据预先定义的规则和策略，对系统中的行为进行监测和分析，以及及时发现和响应违反规则行为的一种安全管理技术。本文将从多个角度探讨入侵检测方法。

一、入侵检测的分类

入侵检测可以分为基于特征的入侵检测和基于异常的入侵检测两种方式。

1.基于特征的入侵检测：基于特征的入侵检测是指通过对已知攻击的特征进行识别，在系统中进行监测，并发现类似攻击事件的方法。这种方法的优点是精准度高，由于其基于特征的训练，它只关注已知攻击的行为并忽略正常行为所以误报率低。但是，基于特征的入侵检测只能发现已知攻击，并且要求准确的先验知识。

2.基于异常的入侵检测：基于异常的入侵检测是指通过分析系统行为和使用模型进行建模，基于已有的正常行为，建立行为模型进行差异检测。这种方法的优点是有很好的拓展性，能够发现未知的和新型的攻击。但是，由于它基于平衡的安全数据和预期的行为模型，因此其精度相对较低，并且需要更多的资源进行学习和建模。

二、入侵检测的技术

入侵检测的技术可分为两类：网络入侵检测和主机入侵检测。

1.网络入侵检测：网络入侵检测是指侦测到网络上的非法行为，通常包括监听、欺骗、拒绝服务等攻击。网络入侵检测有两种不同的方法：

（1）基于网络流量：基于网络流量的方法是指对网络流量进行实时的分析和处理，并从中提取出所需的特征信息，然后根据已知的特征识别已知和未知的攻击。

（2）基于协议：基于协议的方法是指以协议为基础，建立协议的正常行为模型，并通过对协议行为统计分析识别出异常行为，检测通常就是针对传输协议属性的分析。

2.主机入侵检测：主机入侵检测是指侦测到主机上的非法行为，如删除、修改、复制、查看非法数据等破坏行为。主机入侵检测有两种不同的方法：

（1）基于主机行为：基于主机行为的方法是先收集主机行为信息，然后对其研究，并根据所学习的“正常”行为模式检测主机是否存在异常行为。

（2）基于文件系统：基于文件系统的方法是对文件和文件夹进行监测和分析，并根据其行为进行入侵检测。因为大多数入侵行为实际上是通过修改或删除系统文件、日志文件等来实现的。

三、入侵检测的评价指标

用于评估入侵检测系统的有效性和性能的评价指标，一般包括以下几个方面：

（1）召回率：指正常样本中识别为正常样本所占的比例。

（2）准确率：指所有样本中被识别为正常的样本和非正常的样本的比例。

（3）灵敏度：指所有非正常样本中被正确识别为非正常样本的比例。

（4）误报率：指所有正常样本被错误地识别为非正常样本的比例。

四、入侵检测的发展趋势

随着人工智能技术和机器学习技术的不断发展，入侵检测技术也有了更多的发展趋势，可以通过以下几个方面来体现：

1.深度学习辅助入侵检测：深度学习技术可以更好地适应大量数据，通过学习有效的表示来提高分类准确率，并可通过增加数据来提升算法性能。

2.集成系统入侵检测：入侵检测系统应该集成其他信息安全技术，例如防火墙、反病毒软件、以及风险评估等技术，构成综合的安全管理系统。

3.物联网入侵检测：随着物联网技术的快速发展，物联网入侵检测将成为一个新的挑战。即使在端到端模式下，物联网数据流量也需要进行检测以保护隐私和安全。

总之，入侵检测在信息安全领域中是一项非常重要的工作，随着技术的不断升级，入侵检测也越来越重要，同时也出现了很多新的挑战。