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简述入侵检测常用的方法

特征检测 特征检测(Signature-baseddetection)又称Misusedetection，这一检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示，系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。它可以将已有的入侵方法检查出来，但对新的入侵方法无能为力。

在异常入侵检测系统中常常采用以下几种检测方法： 基于贝叶斯推理检测法：是通过在任何给定的时刻，测量变量值，推理判断系统是否发生入侵事件。

入侵检测系统常用的检测方法有特征检测、统计检测与专家系统。入侵检测系统（intrusiondetectionsystem，简称“IDS”）是一种对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。

方法有很多，如基于专家系统入侵检测方法、基于神经网络的入侵检测方法等。目前一些入侵检测系统在应用层入侵检测中已有实现。

入侵检测的分类（1）按照分析方法/检测原理分类 ●异常检测（Anomaly Detection）：基于统计分析原理。首先总结正常操作应该具有的特征（用户轮廓），试图用定量的方式加以描述，当用户活动与正常行为有重大偏离时即被认为是入侵。

特征模型 异常检测方法是指通过计算机或网络资源统计分析，建立系统正常行为库，然后与系统运行行为相比较，判断是否入侵。误用入侵检测通常称为基于特征入侵检测方法，是指根据已知入侵模式检测入侵行为。

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