机器学习在入侵检测中的应用

河南 刘征 孙汉卿

机器学习在入侵检测中的应用

河南 刘征 孙汉卿

机器学习是人工智能的一个核心研究领域，现正被广泛的应用在机器学习中，但这种技术方法目前还不是很完备。本文首先介绍了入侵检测的基本概念，然后介绍了几种基于机器学习的入侵检测技术，最后列举了当前异常检测系统所要面临的挑战。

入侵检测；异常入侵检测；机器学习

1 介绍

入侵检测就是对企图入侵，正在进行的入侵或者已经发生的入侵进行识别的过程。所有能够执行入侵检测任务的系统，都可称为入侵检测系统。入侵检测方法的分类有多种。从数据来源看，入侵检测可以分为基于主机的入侵检测和基于网络的入侵检测。从数据分析手段来看，入侵检测通常可分为误用入侵检测和异常入侵检测。误用检测对比已知的攻击所构成的数据库中的数据和当前数据来发现入侵。而异常检测是通过观察当前活动与历史正常活动之间的差异来发现入侵。

2 基于机器学习的入侵检测技术

机器学习综合了人工智能、概率统计、神经生物学、认知科学、信息论、控制论等学科的优点，现在被广泛应用于异常入侵检测中，其基本方法是，用检测对象的正常行为实例样本进行学习机训练，一旦训练完成，就建立了该检测对象的正常行为特征轮廓;在检测中，将检测对象当前行为的特征度量输入学习机，学习机经过运算输出一个异常判别值，从而实现对检测对象的异常检测。……