网络入侵检测技术综述

• 作者: 刘宝旭 卢志刚 姜波 杜丹 蹇诗婕
• 来源期刊: 信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络空间安全 入侵检测 机器学习 深度学习 强化学习 可视化分析
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 96-122
• 页数: 27页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 24615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2020.07.07

摘要

随着互联网时代的发展,内部威胁、零日漏洞和DoS攻击等攻击行为日益增加,网络安全变得越来越重要,入侵检测已成为网络攻击检测的一种重要手段.随着机器学习算法的发展,研究人员提出了大量的入侵检测技术.本文对这些研究进行了综述.首先,简要介绍了当前的网络安全形势,并给出了入侵检测技术及系统在各个领域的应用.然后,从数据来源、检测技术和检测性能三个方面对入侵检测相关技术和系统进行已有研究工作的总结与评价,其中,检测技术重点论述了传统机器学习、深度学习、强化学习、可视化分析技术等方法.最后,讨论了当前研究中出现的问题并展望该技术的未来发展方向和前景.本文希望能为该领域的研究人员提供一些有益的思考.