入侵检测技术统计模型有哪些

入侵检测5种统计模型为：

• 操作模型：该模型假设异常可通过测量结果与一些固定指标相比较得到，固定指标可以根据经验值或一段时间内的统计平均得到，举例来说，在短时间内多次失败的登录很有可能是尝试口令攻击；

• 方差：计算参数的方差并设定其置信区间，当测量值超过置信区间的范围时表明有可能是异常；

• 多元模型：即操作模型的扩展，它通过同时分析多个参数实现检测；

• 马尔柯夫过程模型：即将每种类型的事件定义为系统状态，用状态转移矩阵来表示状态的变化，当一个事件发生时，如果在状态矩阵中该转移的概率较小则该可能是异常事件；

• 时间序列分析：即将事件计数与资源耗用根据时间排成序列，如果一个新事件在该时间发生的概率较低，则该事件可能是入侵。

统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯，从而具有较高检出率与可用性。但是它的“学习”能力有时也会给入侵者以机会，因为入侵者可以通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律，从而透过入侵检测系统。