基于机器学习的入侵检测方法研究综述

作者：刘功平; 高玉琢

来源：信息与电脑(理论版), 2021, 33(10): 34-37.

• 入侵检测系统
• 机器学习
• 异常行为
• 数据集

入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)主要用于检查主机或系统的活动,保护系统和数据框架免受恶意攻击。IDS能够跟踪网络中运行的硬件和软件的状态,以防恶意活动窃取数据。机器学习模型的应用可以使得IDS获得较低的误报率和较高的识别率。机器学习方法能够智能地识别正常和恶意流量,具有较高的识别精度。基于此,笔者重点介绍了多种基于机器学习的侵检测系统。通过对现有文献的广泛研究和调查,可以改进和创建高效入侵检测系统。