安全威胁检测：入侵检测系统_（13）.入侵检测系统的未来趋势与挑战.docx

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入侵检测系统的未来趋势与挑战

1.人工智能在入侵检测系统中的应用

1.1机器学习在入侵检测中的应用

机器学习技术在入侵检测系统（IDS）中的应用已经取得了显著的进展。通过机器学习，IDS可以自动从大量的网络流量数据中学习正常和异常行为的模式，从而更准确地检测出潜在的入侵行为。以下是一些常见的机器学习方法及其在IDS中的应用：

1.1.1监督学习

监督学习是一种通过已标记的数据集来训练模型的方法。在入侵检测中，这些数据集通常包含正常流量和已知攻击流量的样本。监督学习模型可以根据这些标记的数据学习区分正常和异常流量的特征。

示例：使用支持向量机（