7、基于人工智能和机器学习算法的入侵检测系统

基于人工智能和机器学习算法的入侵检测系统

1. 引言

网络中存在着各种各样的威胁，如恶意软件和分布式拒绝服务攻击等。入侵检测系统（IDS）能够保护网络免受这些威胁的侵害，它可以检测到入侵行为并发出警报，同时会检查所有网络流量。不过，对于大数据中心而言，这是一项具有挑战性的任务，因为传统的入侵检测系统无法过滤掉每一条通信信息。

利用IP流来重建数据包是解决此类问题的一种方法。如果使用IP通道，入侵检测技术就可以监控每一次通信。但入侵检测系统需要大量的维护工作，不仅成本高昂，还依赖于特定的流程。此外，关键数据的数字存储量也在不断增加，这些新服务可能存在安全漏洞，导致凭证或其他机密信息泄露。因此，识别和阻止对企业网络的攻击尤为重要。

本研究旨在探讨入侵检测系统能否直接高效运行，为此采用了机器学习方法。这些程序能够识别数据中的相关性，对于自主入侵检测问题具有一定的应用前景。

2. 攻击分类

将恶意活动分为内部和外部表现形式是一种有用的分类方式，有助于人们理解，也可直接应用于IDS。管理员需要了解IDS的检测结果，区分内部和外部的恶意攻击更容易理解。不同类型的恶意行为具有各自的特征，了解这些特征有助于调整IDS以提高识别能力。
- 外部异常行为 ：包括多种类型的网络攻击，如物理攻击、内存溢出、分布式拒绝服务（DDoS）、暴力网络攻击、漏洞评估和中间人（MITM）攻击等。
- 内部异常行为 ：恶意软件是指任何不当的系统活动，可分为四类：特洛伊木马、蠕虫、僵尸网络和病毒。恶意软件是实际的程序，会渗透到计算机中执行特定功能，其分类取决于目的。
-