18、基于机器学习的网络入侵检测系统

基于机器学习的网络入侵检测系统

1. 引言

随着网络的急剧扩展，安全问题变得至关重要。各种攻击，如拒绝服务（DoS）、远程到本地（R2L）、用户到根（U2R）等攻击数量显著增加，严重影响着网络安全。因此，检测此类入侵或攻击成为了主要关注点。入侵是指违反系统安全策略的活动。本文旨在通过开发一个入侵检测系统，利用机器学习技术检测恶意网络流量，以提供更安全的网络环境。

攻击是指任何威胁网络系统完整性和机密性的行为，试图未经授权访问网络系统的敏感信息即被视为攻击。入侵检测系统（IDS）能够检测各种恶意或异常网络流量以及计算机使用情况，这些情况是传统防火墙难以检测到的，或者是用户未知的。它涵盖了针对所有易受攻击服务的网络攻击、针对应用程序的数据驱动攻击、基于主机的攻击（如未经授权的系统或软件登录、权限提升、访问个人/敏感用户文件和数据）以及恶意软件（病毒、蠕虫和特洛伊木马）。

入侵检测系统和防火墙都是网络安全的一部分，但它们有所不同。防火墙从外部寻找入侵，在入侵发生之前将其阻止，禁止网络之间的访问以防止入侵。如果攻击发生在网络内部，防火墙不会发出信号。而入侵检测系统则在检测到可疑入侵发生后发出警报，通知系统已检测到入侵。防火墙就像保护系统免受外部威胁的屏障，当有来自外部的未经授权或强制访问尝试时向系统发出信号；入侵检测系统则在检测到此类恶意活动时向系统发出信号。入侵检测系统的主要目标是保护主机或网络免受任何可能进入系统并破坏数据的恶意或异常活动的侵害，其目的是在黑客获取信息并破坏或损坏信息之前检测到入侵。

入侵检测可应用于多个领域，例如数字取证、物联网（IoT）中的网络入侵检测、无线传感器网络（WSN）、社交媒体网络、实时安全系统，还可以与防火墙结合使用，为网络和主机系