网络入侵检测技术综述

发布时间：2023-11-11 18:40

　　随着互联网时代的发展,内部威胁、零日漏洞和DoS攻击等攻击行为日益增加,网络安全变得越来越重要,入侵检测已成为网络攻击检测的一种重要手段。随着机器学习算法的发展,研究人员提出了大量的入侵检测技术。本文对这些研究进行了综述。首先,简要介绍了当前的网络安全形势,并给出了入侵检测技术及系统在各个领域的应用。然后,从数据来源、检测技术和检测性能三个方面对入侵检测相关技术和系统进行已有研究工作的总结与评价,其中,检测技术重点论述了传统机器学习、深度学习、强化学习、可视化分析技术等方法。最后,讨论了当前研究中出现的问题并展望该技术的未来发展方向和前景。本文希望能为该领域的研究人员提供一些有益的思考。

【文章页数】：27 页

【文章目录】：
1引言
2 入侵检测系统分类
    2.1 基于数据来源划分
        2.1.1 基于主机的IDS(HIDS)
        2.1.2 基于网络的IDS(NIDS)
    2.2 基于检测技术划分
        2.2.1 基于误用的IDS(MIDS)
        2.2.2 基于异常的IDS(AIDS)
3 基于传统机器学习的入侵检测
    3.1 入侵数据处理
    3.2 监督机器学习技术
        3.2.1 生成方法
        3.2.2 判别方法
        3.2.3 小结
    3.3 无监督机器学习技术
        3.3.1 常用的无监督机器学习技术
        3.3.2 小结
    3.4 总结与讨论
4 基于深度学习的入侵检测
    4.1 生成方法
        4.1.1 自动编码器
        4.1.2 深度玻尔兹曼机
        4.1.3 深度信念网络
        4.1.4 循环神经网络
    4.2 判别方法
    4.3 生成对抗网络
    4.4 总结与讨论
5 基于强化学习的入侵检测
6 基于可视化分析的入侵检测
    6.1 网络流量数据
    6.2 日志数据
    6.3 总结与讨论
7 讨论与展望
8 结束语



本文编号：3863099