（1）主機日誌記錄
（2）網路流量資料（1）資料處理
（2）演算法分析（1）發出警告
（2）應急響應優點：準確率高
缺點：耗時大，不適合用於高速網路時代優點：效率高
缺點：只能檢測到已知的攻擊型別，對當今網路中存在未知攻擊方式不能有效的進行檢測利用龐大的已有資料學習，發現其中的內在規律，從而可以智慧型地檢測網路中存在的攻擊行為。由於機器學習具備**能力，對未知模式的新型攻擊有一定的檢測效果，因而成為了入侵檢測領域研究的熱門技術。
（1）定義
首先會生成若干個個體分類器進行訓練學習，然後將訓練好的個體分類器按照某種策略或原則進行組合。整合學習潛在的思想是即便某乙個個體分類器得到了錯誤的**，其他的個體分類器也可以將錯誤糾正。
（2）整合學習模型
（3）整合學習演算法的優點與侷限性（1）特徵選擇演算法思想
特徵選擇是指從原始特徵中選擇出一些最有效特徵的過程。通過對資料進行特徵選擇，在降低資料特徵空間維度的同時，能夠優化演算法的學習效能，並且能夠增強模型在處理未知樣本時的泛化能力
（2）經典特徵選擇演算法
（3）實驗結果
資料樣本經過特徵選擇，計算機處理的資料維度有直接改善，有效降低了處理資料和計算過程的時間複雜度
基於深度學習的入侵檢測記錄二
我們已經了解了深度學習的基本概念，但是還不了解它具體如何實現。設想一下，如果讓你來實現深度學習，你會如何做？就以影象識別為例，比方說一輛電單車，如何讓機器做出正確的選擇？我試圖以通俗的語言進行解釋，但是發現解釋不好。那麼，我們就先來看一下深度學習的實現過程再回過頭看這個問題。看一下這段話 deep ...
入侵檢測初學習 常見的入侵檢測系統
入侵檢測系統是一種對網路傳輸進行即時監視，在發現可疑傳輸時發出警報或者採取主動反應措施的網路安全裝置。它與其他網路安全裝置的不同之處便在於，入侵檢測系統是一種積極主動的安全防護技術。入侵檢測系統 ids 檢查所有進入和發出的網路活動，並可確認某種可疑模式，ids利用這種模式能夠指明來自試圖進入 或破...
基於機器學習的惡意軟體檢測（二）
乙個有效的，強大的和可擴充套件的惡意軟體識別模組是每個網路安全產品的關鍵組成部分。基於預執行和執行後兩階段收集的資料，惡意軟體識別模組來決定乙個物件是否是乙個威脅。預執行階段的資料 乙個檔案在執行前可獲得所有資料。這可以包括可執行檔案格式描述 描述 二進位制資料統計 通過 提取文字字串和資訊機其他相...