18、人工智能与机器学习技术在入侵检测系统设计中的应用

人工智能与机器学习技术在入侵检测系统设计中的应用

1. 智能技术在 IDS 设计中的应用及特点

在入侵检测系统（IDS）的设计中，源自不同学科的各种分类技术被广泛应用，以实现高效、有效地检测入侵行为。这些技术涵盖了统计方法和基于人工智能（AI）的方法，包括决策树搜索、产生式规则系统、数据挖掘、遗传算法（GA）以及其他机器学习（ML）技术（如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等）和模式识别等。

近年来，AI 领域的进展让许多研究人员看到了其在应用设计中的潜力，并成功将基于 AI 的技术应用于 IDS 设计。与传统技术相比，基于 AI 的技术具有以下潜在优势：
- 参数选择的灵活性 ：传统技术通常对偏差有严格的阈值定义，而基于 AI 的技术在参数值的选择上更加灵活。
- 适应性 ：传统技术使用受限的特定规则，而基于 AI 的技术能够更好地适应不同的情况。
- 先进的模式识别能力 ：具备检测新模式的能力。
- 快速计算 ：在很多情况下，计算速度比传统技术更快。
- 学习能力 ：能够通过学习不断提高检测能力。

早期，IDS 设计者尝试使用基于规则的方法，类似于防火墙中使用的方法。基于静态知识的 IDS 对已知攻击具有较高的识别能力，但在检测其他攻击，特别是新的未知攻击时效果不佳。

例如，Agarwal 和 Joshi 提出了一种基于规则的 IDS（PNrule）的两阶段通用到特定的框架，该系统能够在训练数据中类分布差异较大的数据集上学