22、网络入侵检测与分布式人工智能教学的创新探索

网络入侵检测与分布式人工智能教学的创新探索

1. 网络入侵检测方法对比

在网络入侵检测领域，不同的检测方法有着各自的特点和优劣。
- 手工编码方法 ：
- 手工编码 1 方法 ：在测试 2 中，该方法能够很好地识别攻击，误报率较低。然而，在测试 5 中，它完全无法检测到攻击。这与误用入侵检测系统（IDS）在攻击特征改变或面对未知攻击时遇到的问题是一样的。
- 手工编码 2 方法 ：在识别网络的正常和异常状态方面表现出色，从模拟开始就能达到最佳性能。但它存在一个重大缺点，即策略程序员需要深入了解网络流量和模式才能检测入侵。
- 学习方法 ：在测试 5 中，即使有一个传感器报告的信息不正确，学习方法也能够检测到攻击，这就如同模拟了一个损坏或被破坏的传感器发送误导信号的情况。学习方法在识别网络状态方面也有很好的效果，虽然它需要一些时间来学习识别正常和异常活动，但不需要对网络行为或具体观察哪些特征有任何先验知识。不同的特征集可能会显示出不同的结果，但学习方法的灵活性允许使用任何足够大的特征集来达到一定的检测水平，它会自动使用有趣的特征来检测攻击，并忽略那些不能代表不同状态的特征。

以下是这些方法的对比表格：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 手工编码 1 方法 | 测试 2 中识别攻击能力强，误报率低 | 测试 5 无法检测攻击，对攻击特征改变或未知攻击处理能力差 |
| 手工编码 2 方法 | 从模拟开始就能达到最佳性能，识别网络状态表