18、网络入侵检测中的机器学习算法解析

网络入侵检测中的机器学习算法解析

1. 网络入侵检测系统概述

网络入侵检测系统（NIDS）是用于监控网络流量的软件或硬件工具，其目的是分析流量，以发现可能的攻击或可疑活动。通常会使用一个或多个网络流量传感器来监控一个或多个网段上的网络活动。系统会持续分析并观察受监控网络环境中流量的特定模式。若检测到的流量模式与知识库（如基于模糊规则库或训练好的神经网络）中定义的签名或策略相匹配，就会生成安全警报。

2. 部署方法

为了在网络环境中捕获和监控流量，可采用多种方法部署 NIDS，其中被动部署和在线部署最为常用：
- 被动部署 ：NIDS 设备连接到位于主防火墙和内部网络之间的网络交换机。交换机通常配置有端口镜像技术，如惠普支持的镜像端口和思科支持的交换端口分析器（SPAN）。这些端口镜像技术能将所有网络流量（包括传入和传出流量）复制到 NIDS 的特定接口，用于流量监控和分析。此方法通常需要高端网络交换机来启用端口镜像技术。还有一种特殊的被动部署方式，即被动网络 TAP（终端接入点），它使用原始以太网电缆中的成对电缆将原始网络流量的副本发送到 NIDS。
- 在线部署 ：NIDS 设备的部署方式与防火墙相同，允许所有流量直接通过 NIDS。因此，这种部署方法不需要任何特别高端的网络设备，对于端口镜像技术不可用的环境（如配备低端网络设备的小分支机构）是理想的解决方案。

在选择部署方法时，需考虑网络拓扑以实现最佳性能。例如，端口镜像方法不仅能监控内部网络与互联网之间的传出流量，还能监控主机 A、B 和 C 之间的内部流量；而网络 TAP 和在线部署方法只能监控内部网络与