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入侵检测系统概述
入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种用于监控网络或计算机系统，识别和响应潜在入侵行为的系统，随着网络安全形势的日益严峻，入侵检测系统在保障网络安全方面发挥着至关重要的作用，本文将从入侵检测系统的分类及检测方法两个方面进行阐述。
入侵检测系统的分类
1、基于异常检测的入侵检测系统
异常检测是入侵检测系统的一种主要检测方法，其核心思想是通过建立正常行为的模型，对网络或系统行为进行实时监控，一旦发现异常行为，即判断为潜在入侵，异常检测可以分为以下几种：
（1）基于统计分析的异常检测
基于统计分析的异常检测方法通过计算网络或系统行为的统计特征，如平均值、方差等，来识别异常行为，常见的统计方法有：K-means聚类、孤立森林（Isolation Forest）、主成分分析（PCA）等。
（2）基于机器学习的异常检测
基于机器学习的异常检测方法通过训练模型，使模型能够自动识别异常行为，常见的机器学习方法有：支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等。
2、基于误用检测的入侵检测系统
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误用检测是入侵检测系统的另一种主要检测方法，其核心思想是通过识别已知的攻击模式或行为特征，来判断是否发生入侵，误用检测可以分为以下几种：
（1）基于特征匹配的误用检测
基于特征匹配的误用检测方法通过对已知攻击特征进行匹配，来判断是否发生入侵，常见的特征匹配方法有：模式匹配、字符串匹配、哈希匹配等。
（2）基于状态转换的误用检测
基于状态转换的误用检测方法通过分析系统或网络的状态转换，来判断是否发生入侵，常见的状态转换方法有：有限状态机（FSM）、马尔可夫决策过程（MDP）等。
入侵检测系统的检测方法
1、实时检测
实时检测是指入侵检测系统在检测过程中，对网络或系统行为进行实时监控，及时发现潜在入侵，实时检测方法主要包括：
（1）基于特征匹配的实时检测
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（2）基于状态转换的实时检测
2、历史检测
历史检测是指入侵检测系统对过去一段时间内的网络或系统行为进行分析，发现潜在入侵，历史检测方法主要包括：
（1）基于统计分析的历史检测
（2）基于机器学习的历史检测
入侵检测系统是保障网络安全的重要手段，本文从入侵检测系统的分类及检测方法两个方面进行了阐述，包括基于异常检测和基于误用检测两大类，以及实时检测和历史检测两种检测方法，了解这些分类及检测方法，有助于我们更好地构建和完善入侵检测系统，提高网络安全防护能力。
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