主要的攻击检测方法

网络技术中，主要攻击检测方法有：

• 基于审计的攻击检测技术

这种检测方法是通过对审计信息的综合分析实现的，其基本思想是：根据用户的历史行为、先前的证据或模型，使用统计分析方法对用户当前的行为进行检测和判别，当发现可疑行为时，保持跟踪并监视其行为，同时向系统安全员提交安全审计报告。

• 基于神经网络的攻击检测技术

基于神经网络的攻击检测技术则是一个对基于传统统计技术的攻击检测方法的改进方向，它能够解决传统的统计分析技术所面临的若干问题，例如，建立确切的统计分布、实现方法的普遍性、降低算法实现的成本和系统优化等问题。

• 基于专家系统的攻击检测技术

专家系统就是一个依据专家经验定义的推理系统。这种检测是建立在专家经验基础上的，它根据专家经验进行推理判断得出结论。例如，当用户连续三次登录失败时，可以把该用户的第四次登录视为攻击行为。

• 基于模型推理的攻击检测技术

攻击者在入侵一个系统时往往采用一定的行为程序，如猜测口令的程序，这种行为程序构成了某种具有一定行为特征的模型，根据这种模型所代表的攻击意图的行为特征，可以实时地检测出恶意的攻击企图，尽管攻击者不一定都是恶意的。用基于模型的推理方法人们能够为某些行为建立特定的模型，从而能够监视具有特定行为特征的某些活动。根据假设的攻击脚本，这种系统就能检测出非法的用户行为。一般为了准确判断，要为不同的入侵者和不同的系统建立特定的攻击脚本。