入侵检测的基本方法有哪些

随着计算机技术的不断发展，计算机网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。在这样的背景下，对于计算机网络的安全性问题也日益引起人们的关注。入侵检测技术是保护网络安全的一种重要手段，是指在计算机网络系统中，通过收集和分析网络数据，检测网络攻击行为，发现和防止网络安全威胁的过程。本文将从多个角度分析入侵检测的基本方法。

一、入侵检测的基本概念和分类

入侵检测可以分为基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统。前者是指保护主机系统安全的入侵检测技术，后者是指通过对网络流量的监测和分析，发现网络中的恶意攻击行为。

根据入侵检测系统对访问请求的响应方式，可以将入侵检测方法分为基于特征的检测和基于异常的检测。

基于特征的检测方法是通过事先确定攻击的特征或行为，进而检测到入侵行为。该方法可以通过维护攻击行为的知识库或规则库来实现。

基于异常的检测方法是通过对网络流量或行为进行分析，指出未知的、异常的网络行为。该方法可以通过建立和学习正常网络行为模型来实现。

二、入侵检测的实现方法

1、基于特征的检测方法

在实现基于特征的检测方法时，需要对攻击行为进行规则建模，然后通过规则库进行检测。规则库中包含着网络中所有已知网络攻击行为的模型，可以运用专家系统、数据挖掘、统计分析等方法实现。

2、基于异常的检测方法

在实现基于异常的检测方法时，我们首先需要定义什么是正常的网络行为。这通常涉及到建立和学习正常网络行为模型，采用机器学习技术对网络流量数据进行学习，并将其用于检测异常行为。该方法需要大量的数据训练和维护，但是可以检测到未知的攻击行为。

三、入侵检测技术中的常用算法

1、神经网络算法

神经网络算法是一种利用模拟神经网络结构的方法，通过对网络数据进行训练和测试来寻找恶意攻击行为，并且已经在网络入侵检测领域得到了广泛应用。

2、支持向量机算法

支持向量机是一种基于统计学习理论和机器学习算法的方法。该算法通过将数据投影到高维空间，找出恶意攻击行为的特征组合，并在特征空间中对向量进行分类。

3、贝叶斯算法

贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它可以利用训练样本集中的数据来确定先验概率和条件概率，对新的未知样本进行分类。

四、入侵检测的优点和缺点

入侵检测技术可以有效地保护计算机网络系统免受网络攻击的威胁，避免敏感数据和信息泄漏。然而，它也存在着误报和漏报的问题。误报是指在正常的网络行为被识别为攻击行为，而漏报则是指攻击行为没有被检测出来。