入侵检测技术的现状及未来
入侵检测技术的发展方向
入侵检测技术的发展方向1. 引言近年来，随着网络攻击的不断增多，入侵检测技术也得到了越来越多的关注。
入侵检测技术是一项基于网络的安全技术，能够检测和预防恶意攻击行为。
本文将探讨入侵检测技术的发展方向，包括基于机器学习的入侵检测、云安全和工业控制系统入侵检测。
2. 基于机器学习的入侵检测在过去的几年中，基于机器学习的入侵检测技术已经得到了广泛的关注。
该技术利用机器学习算法对网络流量进行分析和模型训练，以检测网络中的异常流量和恶意行为。
机器学习技术可以帮助入侵检测系统更好地识别和分类网络流量，从而提高检测准确率和降低误报率。
此外，机器学习技术还可以通过分析网络流量的特征，自动发现新的恶意行为和攻击。
然而，基于机器学习的入侵检测技术也存在一些问题，例如模型训练需要大量的标记数据，而标记数据的获取和管理成本很高。
此外，检测结果可能会受到模型选择、特征提取和训练数据的偏差等因素的影响。
未来，基于机器学习的入侵检测技术需要更多地关注数据质量和可解释性，以提高检测效率和可靠性。
3. 云安全随着云计算的快速发展，在云环境中进行安全检测变得越来越重要。
云安全主要是指在云环境中对各种类型攻击进行检测和预防的技术。
与传统的入侵检测技术相比，云安全技术能够更好地适应云平台的特点，例如弹性扩展、自动化部署和动态治理等。
同时，云安全技术还能够提供更全面的安全保护服务，例如网络监控、身份验证和安全审计等。
未来，随着云计算的普及和应用场景的不断扩大，云安全技术将会得到更广泛的应用。
同时，云安全技术也需要不断加强云平台的安全性能和可靠性，以维护云平台的安全稳定性。
4. 工业控制系统入侵检测工业控制系统是指用于控制和监控工业过程的计算机系统和网络。
与传统的信息系统安全不同，工业控制系统入侵检测需要考虑实时性、可靠性和安全性等方面。
工业控制系统入侵检测主要是针对工业设备、控制器和传感器等进行检测和防御。
目前，工业控制系统入侵检测技术已经得到了一定的发展，例如基于网络流量、规则集、异常检测和机器学习等方法。
2024年入侵检测市场分析现状
入侵检测市场分析现状摘要本文旨在对入侵检测市场的现状进行全面分析，包括市场规模、市场发展趋势、竞争格局以及未来展望。
通过对国内外入侵检测市场的研究和分析，我们可以了解到该市场的发展潜力和机遇，为相关企业和投资者提供参考。
1. 引言随着互联网的迅猛发展和信息技术的不断进步，网络安全问题日益突出。
入侵检测作为网络安全的重要组成部分之一，其在保护网络免受未经授权的访问和恶意攻击方面发挥着重要作用。
因此，入侵检测市场的发展备受关注。
2. 市场规模根据市场调研数据显示，全球入侵检测市场正在快速增长。
预计到2025年，市场规模将达到数十亿美元。
这一增长趋势主要受到不断增长的网络攻击和数据泄露事件的推动。
尤其在金融、电信、能源和政府等行业，入侵检测需求更为迫切。
3. 市场发展趋势3.1 人工智能与机器学习的应用随着人工智能和机器学习等技术的快速发展，入侵检测市场也迎来了更多的创新。
人工智能可以帮助识别和解决复杂的网络攻击，并提供更加准确和快速的响应。
机器学习技术可以通过分析大量的数据，自动识别异常活动并进行预测，从而提高入侵检测的准确性和效果。
3.2 云安全的需求增长随着云计算的普及和应用，云安全问题也日益受到关注。
入侵检测作为云安全的重要组成部分，面临着更大的挑战和机遇。
云环境的动态性和大规模性使得传统的入侵检测方法无法适应，因此需求增长带动了新型的云安全入侵检测技术的研发和应用。
3.3 区块链技术的应用近年来，区块链技术在金融、供应链管理等领域取得了重要进展。
入侵检测市场也开始引入区块链技术，以提供更高的安全性和可信度。
区块链技术可以记录和验证数据的完整性，防止数据篡改和入侵行为，对于入侵检测具有重要意义。
4. 竞争格局目前，入侵检测市场存在着多个主要竞争者。
国内外的大型跨国公司和初创企业都在该市场争夺市场份额。
在全球市场上，一些知名厂商占据了较大份额，但也存在许多中小型企业提供具有特色的入侵检测解决方案。
计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析
计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析计算机安全是当今社会中极其重要的一个领域，随着计算机技术的迅速发展和广泛应用，计算机系统面临的风险也在不断增加。
入侵检测与恶意代码分析技术作为计算机安全领域中的重要工具，其原理和应用一直备受关注。
本文将重点围绕入侵检测与恶意代码分析技术的原理进行解析，旨在帮助读者全面了解这一领域的知识。
一、入侵检测技术的原理解析入侵检测技术是指通过对计算机系统的各种活动进行检测和分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为。
其核心原理是通过对系统日志、网络流量、系统调用等数据进行实时监测和分析，以发现潜在的攻击并及时采取相应的防御措施。
入侵检测技术主要包括基于特征的检测、基于行为的检测和基于异常的检测三种方式。
1.基于特征的检测基于特征的检测是指通过事先确定的攻击特征或规则来进行检测和识别，其核心原理是将已知的攻击特征与实际的系统活动进行比对，从而识别出潜在的攻击。
这种方式主要包括签名检测和状态机检测两种方式。
签名检测是指通过预先建立的攻击特征库来检测和识别已知的攻击，其优点是准确性高，但缺点是对于新型的攻击无法有效的识别。
状态机检测是指通过对系统状态的变化进行监测和分析，以识别出系统中的潜在攻击。
这种方式的优点是能够处理未知的攻击，但其缺点是误报率较高。
2.基于行为的检测基于行为的检测是指通过对系统的正常行为进行建模，然后检测并识别与模型不符的行为。
其核心原理是通过对系统的行为特征进行建模，并对系统实际的行为进行对比分析，从而发现潜在的攻击。
这种方式的优点是能够识别出未知的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。
3.基于异常的检测基于异常的检测是指通过对系统的正常行为进行学习，然后检测并识别出与正常行为不符的异常行为。
其核心原理是通过对系统的正常行为进行学习和建模，然后对系统实际的行为进行比较分析，从而发现潜在的异常行为。
这种方式的优点是能够识别出新型的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。
网络攻击防御与入侵检测技术研究
网络攻击防御与入侵检测技术研究引言：随着互联网的飞速发展，网络攻击日益增多，对个人和组织的信息安全造成了巨大威胁。
网络攻击形式多样，从个人电脑到大型企业服务器都可能成为攻击目标。
为了保护网络安全，网络防御技术和入侵检测系统不断发展和完善。
本文将重点探讨网络攻击防御和入侵检测技术的研究进展和发展趋势。
一、网络攻击类型分析网络攻击可以分为主动攻击和被动攻击两大类。
主动攻击包括计算机病毒、木马、蠕虫等破坏性攻击，它们通过操纵或破坏目标系统的功能来获取或修改信息。
被动攻击则是通过监听、窃取或篡改网络通信来获取目标信息，如黑客通过网络监听来窃取密码等。
二、网络攻击防御技术2.1 防火墙技术防火墙是网络攻击防御的基本工具，可以通过限制不安全的网络活动来保护计算机和网络资源。
防火墙可根据预先设定的规则来过滤进出网络的数据包，通过允许或阻止流量来防止攻击者进入目标系统。
2.2 入侵检测系统入侵检测系统（IDS）可以监视网络流量并尝试识别恶意活动。
IDS分为主机IDS和网络IDS两种类型。
主机IDS通过监视主机上的文件和系统调用来检测潜在的攻击。
网络IDS则通过监听网络流量来发现和阻止攻击者。
三、入侵检测技术的发展趋势3.1 基于深度学习的入侵检测随着人工智能和深度学习的进步，许多新的入侵检测技术正在应用和发展。
传统的IDS主要依赖规则和特征来检测攻击，但是这些方法往往不能准确地捕捉到新出现的攻击。
基于深度学习的入侵检测技术可以通过学习大量数据来发现隐藏的攻击特征，从而提高检测准确性。
3.2 入侵检测系统的自适应能力入侵检测系统应具备自适应能力，即能够根据网络环境和攻击形态的变化自动调整参数和策略。
自适应入侵检测系统可以根据实时情况调整阈值和规则，提高检测的精度和性能。
3.3 多种检测方法的结合为了提高入侵检测的准确性和可靠性，研究人员将多种检测方法进行结合。
例如，结合基于签名的检测方法和基于异常行为的检测方法，可以有效地捕捉到不同类型的攻击。
网络信息安全中的入侵检测与防御技术
网络信息安全中的入侵检测与防御技术在当今日益发展的互联网时代，网络信息安全问题备受关注。
网络入侵已成为威胁企业和个人网络安全的重要问题。
为了保护网络系统的安全，入侵检测与防御技术逐渐成为网络安全领域的焦点。
本文将深入探讨网络信息安全中的入侵检测与防御技术。
一、入侵检测技术入侵检测技术是指通过监控和分析网络流量和系统日志，检测并识别潜在的网络入侵行为。
入侵检测技术主要分为两类：基于特征的入侵检测和基于行为的入侵检测。
1. 基于特征的入侵检测基于特征的入侵检测是通过事先学习和建立入侵行为的特征数据库，来判断网络流量中是否存在已知的入侵行为。
这种方法需要专家不断更新和维护特征数据库，以及频繁的数据库查询，因此对计算资源和时间都有较高的要求。
2. 基于行为的入侵检测基于行为的入侵检测是通过分析网络流量和系统日志，识别并建立正常行为模型，进而检测出异常行为。
这种方法相对于基于特征的入侵检测更加灵活和自适应，能够应对未知的入侵行为。
二、入侵防御技术入侵防御技术是指通过各种手段和方法，保护网络系统免受入侵行为的侵害。
入侵防御技术主要分为主动防御和被动防御两种类型。
1. 主动防御主动防御是指在网络系统中主动采取措施，预防和减少入侵行为的发生。
常见的主动防御手段包括：加密通信、访问控制、强化身份认证、安全审计和漏洞修补等。
主动防御需要对网络系统进行全面的安全规划和布局，以保证整个网络体系的安全性。
2. 被动防御被动防御是指在入侵行为发生后，通过监控和响应措施，减少入侵对网络系统造成的损害。
常见的被动防御手段包括：网络入侵检测系统的部署、实时告警和事件响应等。
被动防御需要及时发现和应对入侵行为，以减少网络系统的损失。
三、入侵检测与防御技术的未来发展随着网络入侵技术的不断演进，入侵检测与防御技术也在不断发展和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 智能化与自适应未来的入侵检测与防御技术将更加智能化和自适应，能够根据网络的动态变化和入侵行为的特点，及时调整策略和规则，提高检测和防御的准确性和效率。
入侵检测技术 第二版pdf
入侵检测技术第二版pdf引言概述:入侵检测技术是网络安全领域中至关重要的一环。
为了应对不断增长的网络威胁，入侵检测技术不断发展和更新。
本文将介绍入侵检测技术第二版PDF的内容，包括其结构、功能和应用。
正文内容:1. 入侵检测技术的基础知识1.1 入侵检测技术的定义和分类入侵检测技术是指通过对网络流量和系统日志的分析，识别和报告潜在的安全威胁。
根据检测方法的不同，入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测。
1.2 入侵检测技术的工作原理入侵检测技术通过监控网络流量和系统行为，检测异常活动和潜在的入侵行为。
它使用规则和模型来识别与已知攻击行为相匹配的模式，并通过实时监测和分析来提供警报和报告。
1.3 入侵检测技术的优势和局限性入侵检测技术可以及时发现并响应潜在的安全威胁，提高网络安全性。
然而，它也存在误报和漏报的问题，需要不断更新和优化以适应新的攻击方式。
2. 入侵检测技术第二版PDF的内容概述2.1 入侵检测技术的发展历程第二版PDF介绍了入侵检测技术的发展历程，包括早期的基于特征的检测方法和现代的基于行为的检测技术。
它还介绍了入侵检测技术在不同领域的应用和挑战。
2.2 入侵检测技术的新功能和算法第二版PDF详细介绍了新的功能和算法，用于提高入侵检测技术的准确性和效率。
其中包括机器学习算法、深度学习技术和云计算等新兴技术的应用。
2.3 入侵检测技术的实际案例和应用场景第二版PDF提供了实际案例和应用场景，展示了入侵检测技术在企业网络、云计算环境和物联网等不同领域的应用。
它还介绍了如何根据实际需求选择和配置入侵检测系统。
3. 入侵检测技术的挑战和解决方案3.1 入侵检测技术面临的挑战入侵检测技术面临着不断增长的网络威胁、大规模数据分析和隐私保护等挑战。
它需要应对新的攻击方式和快速变化的网络环境。
3.2 入侵检测技术的解决方案为了应对挑战，入侵检测技术可以采用自适应算法和混合检测方法，结合多个检测引擎和数据源。
基于深度学习的网络入侵检测方法研究
基于深度学习的网络入侵检测方法研究网络入侵是指攻击者利用网络空间漏洞，从而获取敏感信息、破坏系统或者窃取资源。
随着网络技术的不断发展，网络入侵已经成为一种常见的安全威胁。
传统的入侵检测方法主要基于规则匹配、特征识别等技术，具有一定的局限性。
而基于深度学习的网络入侵检测方法则可以通过学习网络流量数据的特征，实现更加精确和高效的入侵检测，本文将介绍基于深度学习的网络入侵检测方法的原理、关键技术、应用现状以及未来发展前景。
一、基于深度学习的网络入侵检测方法的原理基于深度学习的网络入侵检测方法基于神经网络进行建模，通过学习网络流量数据的特征，实现了对异常流量的检测。
具体来说，该方法分为两个阶段：模型训练和入侵检测。
首先是模型训练阶段。
在这个阶段中，首先需要构建深度神经网络的模型架构，然后使用标记的数据集对模型进行训练。
其中标记的数据集是指标注了正常流量和异常流量的网络数据集。
模型通过学习这些标记的数据集，提取并学习数据的特征，建立了一个能够准确反映数据特征的模型。
这个模型训练好以后，就可以用于后续的入侵检测。
其次是入侵检测阶段。
在这个阶段中，该方法将网络流量数据送入已经训练好的深度神经网络模型中，从而得到一个预测结果。
如果模型预测结果表明当前的网络流量数据是异常流量，则会触发警报或者防御措施，从而保护网络安全。
二、基于深度学习的网络入侵检测方法的关键技术基于深度学习的网络入侵检测方法的关键技术主要包括数据预处理，模型的选择和训练，以及模型的评估和调整。
1. 数据预处理在进行深度学习网络入侵检测之前，需要进行数据预处理。
数据预处理可以通过一系列技术来清洗数据、去除噪声和预处理特征。
这可以减少模型的复杂度，提高训练效果。
数据预处理方法主要包括数据标准化、数据降维以及特征工程。
2. 模型的选择和训练选择合适的深度神经网络模型是关键的。
目前，常用的网络模型包括卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等。
在选择模型之后，需要使用数据集对模型进行训练，并优化模型参数。
入侵检测技术的现状及未来
【 关键词 】 网络安全 ； 入侵检测 ； 异常检测 ； 智能技 术
０ ． 引言 目前。 在网络安全 日趋严峻的情况下， 解决 网络安全 问题所采用 的 防火墙 、 身份认证 、 数据加密 、 虚拟子网等一般被动防御方法 已经 不能 完全抵御入侵 。此 时， 研 究开发能够及时准确对 入侵 进行检测并 能做 出响应 的网络安 全防范技 术， 即入侵检测 技术（ Ｉ Ｄ ， Ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ １ ， 成为一个有效的解决途径 入侵检测作为一种积极主动地安全防护技 术， 已经成为 网络安全领域 中最主要的研究方向
１ ． ２ 入侵检测系统的通用模 型 和误报率较高 （ ２ ） 系统 的 自 适应能力差 ， 自 我更新能力不强 ， 系统缺 乏灵活性 。 １ ９ ８ ７年 Ｄｏ ｒ ｏ ｔ ｈ ｙ Ｅ Ｄ ｅ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ［ １ ］ 提出 了入 侵检 测 的模 型 ． 首 次将 入 ｆ ３ ） 入侵 检测 系统是失 效开放（ Ｆ ａ ｉ ｌ ＿ ｏ ｐ ｅ ｎ ） 的机 制， 也就 是一旦系 统 侵检测作为一种计算 机安全防御措施 提出 该模型包括 ６ 个 主要 的部 分： 主体 （ Ｓ ｕ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ） 、 对象 （ Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ） 、 审计 记 录（ Ａ ｕ ｄ ｉ ｔ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ ） 、 活动 档 案 停止作用， 它所在的整个 网络是开放 的。因此 ， 当Ｉ Ｄ Ｓ 遭受拒 绝服务攻 这种失效开放的特性使得黑 客可 以实施攻击而不被发现目 。 （ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｆ ｉ ｌ ｅ ） 、 异常记录（ Ａ ｎ ｏ ｍ Ｍ ｙ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ １ 、 活动规￣ ｌ Ｊ ｌ （ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ Ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ） 。 击时， ｆ ４ ） 高速网络下 ． 入侵检测 系统的实时检测效 率低和误警率较 高。 ２ 。 入侵检测 系统采用的检测技术 网络吞吐量 大。 传统 的入侵检测 系统捕 获全部 的数 据包 从 技术上看 ． 入侵可以分为两类 ： 一种 是有特征的攻击 ， 它是对 已 在高速网络下． 知系统的系统弱点进行常规性的攻击 ； 另一种 是异常攻击 。 与此 对应 ， 并进行详细分析几乎是不 可能做到 的
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入侵检测技术的现状及未来
【摘要】入侵检测能有效弥补传统防御技术的缺陷，近年来入侵检测系统已经成为网络安全的系统中的重要组成部分。
本文在对当前主流入侵检测技术及系统进行详细研究分析的基础上，指出了入侵检测系统面临的问题和挑战。
最后对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论，展望了应用人工智能技术的入侵检测系统、基于Android平台的入侵检测系统、基于云模型和支持向量机的特征选择方法等新方向。
【关键词】网络安全；入侵检测；异常检测；智能技术
0.引言
目前，在网络安全日趋严峻的情况下，解决网络安全问题所采用的防火墙、身份认证、数据加密、虚拟子网等一般被动防御方法已经不能完全抵御入侵。
此时，研究开发能够及时准确对入侵进行检测并能做出响应的网络安全防范技术，即入侵检测技术（ID，Intrusion Detection），成为一个有效的解决途径。
入侵检测作为一种积极主动地安全防护技术，已经成为网络安全领域中最主要的研究方向。
1.入侵检测概述
1.1入侵检测的基本概念
入侵检测（Intrusion Detection），即是对入侵行为的检测。
入侵是指潜在的、有预谋的、未被授权的用户试图“接入信息、操纵信息、致使系统不可靠或不可用”的企图或可能性。
它通过从计算机网络或计算机系统的关键点收集信息，并对收集到的信息进行分析，从而发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
而入侵检测系统则是入侵检测的软件与硬件的组合。
1.2入侵检测系统的通用模型
1987年Dorothy E Denning[1]提出了入侵检测的模型，首次将入侵检测作为一种计算机安全防御措施提出。
该模型包括6个主要的部分：主体（Subjects）、对象（Objects）、审计记录（Audit Record）、活动档案（Active Profile）、异常记录（Anomaly Record ）、活动规则（Activity Rules）。
2.入侵检测系统采用的检测技术
从技术上看，入侵可以分为两类：一种是有特征的攻击，它是对已知系统的系统弱点进行常规性的攻击；另一种是异常攻击。
与此对应，入侵检测也分为两类：基于特征的（Signature-based即基于滥用的）和基于异常的（Anomaly-based，也称基于行为的）。
2.1基于特征的检测
特征检测，它是假定所有入侵者的活动都能够表达为一种特征或模式，分析已知的入侵行为并建立特征模型，这样对入侵行为的检测就转化为对特征或模式的匹配搜索，如果和已知的入侵特征匹配，就认为是攻击。
它的难点在于如何设计模式，使其既能表达入侵又不会将正常的模式包括进来。
2.2基于异常的检测
2.2.1基于概率统计模型的异常检测方法
概率统计方法是最早也是使用得最多的一种异常检测方法，这种入侵检测方法是基于对用户历史行为建模以及在早期的证据或模型的基础上，审计系统实时地检测用户对系统的使用情况。
系统根据每个用户以前的历史行为，生成每个用户的历史行为记录集，当用户改变他们的行为习惯时，这种异常就会被检测出来。
2.2.2基于模型推理的入侵检测技术
基于模型推理的入侵检测的实质是在审计记录中搜索可能出现的攻击子集。
攻击者在攻击一个系统时往往在系统日志中留下他们的踪迹。
所以通过分析日志文件和审计信息，能够发现成功的入侵或入侵企图。
入侵者所产生的种种行为组合在一起就构成了行为序列，而这个行为序列是具有一定特征的模型。
所以根据这种模型所代表的攻击意图的行为特征，可以实时地检测出恶意的攻击企图。
2.2.3数据挖掘
数据挖掘强大的分析方法可以用于入侵检测的建模，使用其中有关算法对审计数据进行关联分析和序列分析，可以挖掘出关联规则和序列规则。
2.3入侵检测的新技术
2.3.1基于生物免疫的入侵检测
基于生物免疫的入侵检测方法是通过模仿生物有机体的免疫系统工作机制，使得受保护的系统能够将非自我的非法行为与自我的合法行为区分开来。
2.3.2基于伪装的检测方法
基于伪装的检测方法，是指将一些虚假的信息提供给入侵者，如果入侵者应用这些信息攻击系统，就可以推断系统正在遭受入侵；并且还可以诱惑入侵者，进一步跟踪入侵的来源。
2.3.3基于Agent的入侵检测
无控制中心的多Agent结构，每个检测部件都是独立的检测单元，尽量降低了各检测部件间的相关性，不仅实现了数据收集的分布化，而且将入侵检测和实时响应分布化，真正实现了分布式检测的思想。
3.入侵检测系统目前存在的问题
入侵检测系统近年来取得了较快的发展，但在理论研究和实际应用中仍存在许多问题：
（1）大量的误报和漏报。
由于现在的特征库组织简单，造成漏报率和误报率较高。
（2）系统的自适应能力差，自我更新能力不强，系统缺乏灵活性。
（3）入侵检测系统是失效开放（Fail_open）的机制，也就是一旦系统停止作用，它所在的整个网络是开放的。
因此，当IDS遭受拒绝服务攻击时，这种失效开放的特性使得黑客可以实施攻击而不被发现[2]。
（4）高速网络下，入侵检测系统的实时检测效率低和误警率较高。
在高速网络下，网络吞吐量大，传统的入侵检测系统捕获全部的数据包并进行详细分析几乎是不可能做到的。
4.入侵检测技术未来发展趋势
对于入侵检测技术的未来，我们除了完善传统的技术，更应该开发出新的入侵检测技术来维护网络的安全。
今后的入侵检测技术的发展方向集中在以下几个方面：
（1）面向IPv6的入侵检测。
下一代互联网采用IPv6协议，目前世界正处于从IPv4向IPv6过渡时期。
随着IPv6应用范围的扩展，入侵检测系统支持IPv6将是一大发展趋势，是入侵检测技术未来几年该领域研究的主流[3]。
（2）近年来，网络攻击的发展趋势是逐渐转向高层应用。
根据Gartner[4]的分析，目前对网络的攻击70%以上是集中在应用层，并且这一数字呈上升趋势。
所以入侵检测系统对应用层的保护将成为未来研究的方向。
（3）入侵检测系统的自身保护和易用性的提高。
目前的入侵检测产品大多采用硬件结构，黑箱式接入，免除自身的安全问题[5]。
同时，大多数的使用者对易用性的要求也日益增强，这些都是优秀的入侵检测产品以后继续发展细化的趋势。
（4）使用智能化的方法与手段来进行入侵检测。
即现阶段常用的有神经网络、遗传算法、模糊技术、免疫原理等方法。
（5）分布式、协作式入侵检测和通用式入侵检测体系结构的研究。
随着网络系统的复杂化以及入侵方式的多样化，检测系统的体系结构也在发展。
（6）基于云模型和支持向量机的入侵检测特征选择方法。
解决了目前算法的缺陷。
5.结束语
入侵检测系统是网络安全防御系统的重要组成部分，它弥补了防火墙的两个致命缺点：无法检测内部网络存在的入侵行为；无法检测出不通过防火墙但违反安全策略的行为。
目前我国检测系统的应用还远远没有普及，由于（下转第198页）（上接第119页）计算机网络系统的安全涉及我们国家的国防军事安全和政治社会经济稳定，我们必须在学习和借鉴其他国家先进理论和技术的基础上，研究具有国际先进甚至领先水平的网络安全技术，研制具有自主知识产权的国产网络安全产品。
[科]
【参考文献】
[1]AmoroEG.IntrusionDetection.AnIntroductiontoInternetSurveillance，Correlation，Traps，Traceback，andResponse.http：//，1999.
[2]姚兰，王新梅.入侵检测系统的现状与发展趋势[J].电信科学，2002（12）：32-33.
[3]林果园，曹天杰.入侵检测系统研究综述[J].计算机应用与软件，2009，26（3）：16.
[4]http：// /analyst/report400.html，2006-12-2.
[5]付永钢.计算机信息安全技术[M].北京：清华大学出版社，2012.。