20、入侵检测系统的挑战、工具及应对策略

入侵检测系统的挑战、工具及应对策略

1. 多智能体 IDS 的特性

多智能体 IDS 由协作且相互学习的异构 ANN 结构组成，被证明是 IDS 设计中可行的解决方案。其应用提高了整体的适应性和灵活性。不过，到目前为止，用双 ANN 结构替代单 ANN 结构实现了最显著的性能提升，而进一步增加智能体数量可能不会带来额外的显著提升，这可能是因为性能已经非常高且接近完美。但要注意，虽然智能体能够相互学习识别新引入的攻击，但学习需要时间和资源，在此期间识别性能可能会大幅下降。

2. IDS 设计与部署中的挑战及应对措施

2.1 数据波动

• 问题 ：分类器设计中的主要问题是数据波动，在 IDS 中表现为网络流量（或系统）噪声，根据模式偏差的大小，可能严重限制 IDS 的有效性。
• 应对措施 ：通过数据预处理（通常包括数据清理、过滤、归一化等操作）以及设计具有自学习和自调整功能的更有效分类器来解决。

2.2 攻击变化与修改

• 问题 ：攻击模式可能不断变化，而当前检测工具常基于过时数据集，导致 IDS 对新威胁和零日攻击无效。
• 应对措施 ：进行适当的攻击数据库维护和频繁更新，以及采用主要基于异常检测的新型 IDS 设计。

2.3 新攻击特征识别与数据库升级的延迟

• 问题 ：基于特征的