12、机器学习算法与深度神经网络在异常检测中的比较

机器学习算法与深度神经网络在异常检测中的比较

1. 引言

在当今世界，网络空间已不可或缺，因此需要安全技术来保护整个系统免受外部攻击。入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）就像一道坚固的屏障，能够筛查系统的漏洞。然而，如今网络攻击的数量不断增加，如拒绝服务（DoS）攻击、远程到本地（R2L）攻击、用户到根（U2R）攻击和探测攻击等。这些攻击会导致各种应用程序（如医疗、银行、汽车维护等）的数据被非法使用，造成经济损失，并阻止授权人员访问网络。

传统的入侵检测系统通常采用机器学习技术，如随机森林和决策树，但这些方法需要大量的计算资源，且时间复杂度较高。为了克服这些问题，有人提出了基于深度神经网络（DNN）的入侵检测系统。这种系统不仅能检测异常，而且与现有系统相比，具有更高的准确性，还能提高系统的速度、准确性和稳定性。

2. 入侵检测系统概述

入侵检测系统用于保护系统免受入侵者的侵害，是一种现代安全技术，可防止系统被利用。在互联网环境中，安全可能会通过多种方式受到威胁。随着物联网网络的增多、互联网使用的增加以及数据传输的频繁，异常问题也日益增多。因此，研究人员需要关注无需人工干预的自适应入侵检测系统。

入侵检测系统会监控和检测网络中的恶意活动和政策违规行为。此外，防火墙、杀毒软件等安全系统也用于保护系统。但当企业规模扩大时，现有的安全措施可能不足以保护整个系统。而且，杀毒软件有时也会被入侵者利用，导致误报。

一个安全的网络通常包含入侵管理系统（Intrusion Management System，IMS），它由入侵检测系统（IDS）和入侵预防系统（Intrusion Preventi