入侵检测技术第二章的讨论内容

入侵检测是现代计算机安全中非常重要的环节，而入侵检测技术的发展则是长期以来计算机安全行业积极推进的一项主要内容。入侵检测技术第二章讨论了入侵检测系统的基本构建模型和流程，以及常见的入侵检测技术和攻击类型。本文将从多个角度分析这些讨论内容。

首先，入侵检测系统的基本模型包括了三个主要组成部分，即采集器、控制器和检测器。采集器的作用是采集计算机网络系统的数据，包括网络流量数据、系统日志数据等；控制器负责协调采集器和检测器之间的数据流动；检测器则用于识别入侵事件，它可以基于已知的攻击类型，也可以使用机器学习等技术进行异常行为检测。全面理解这个基本模型能够帮助我们深入了解入侵检测技术的基本架构。

其次，本章还介绍了许多常见的入侵检测技术，其中包括基于规则的检测技术、基于统计模型的检测技术以及基于机器学习的检测技术。这些技术的实现原理和适用场景各不相同。基于规则的检测技术主要通过事先制定的一些规则或者特征识别被攻击行为；基于统计模型的检测技术则会对特定的数值参数进行分析，如网络流量中的带宽、吞吐量等；而基于机器学习的检测技术则可以自动学习攻击的特征以及对网络的正常行为进行模拟，从而较好地区分真实攻击与误报攻击。

最后，则是入侵检测技术应对的攻击类型。这些攻击类型包括了大量的传输层、网络层和应用层攻击。传输层攻击的例子包括但不限于：DoS攻击、SYN洪泛、LAND攻击等；网络层攻击包括了ICMP洪泛和分片IP攻击等；而应用层攻击又包括了SQL注入、跨站脚本攻击和缓冲区溢出攻击等。对于每一种攻击类型，入侵检测技术都需要针对其特定的行为于行为的组合进行建模。从而更好地识别出新型攻击手段，保证入侵检测的准确性。