什么是网络入侵检测

攻击者可以利用网络入侵检测系统（IDS）的漏洞，发动拒绝服务攻击，消耗其计算资源，从而阻碍IDS的正常运行。

攻击者可以发送特制的网络流量，迫使IDS使用最大CPU时间来处理这些流量，从而使IDS的CPU资源被耗尽，导致系统性能下降。

IDS需要为每个监控连接维护状态信息。如果攻击者能够消耗掉IDS的所有内存资源，IDS将被迫使用更慢的虚拟内存，导致性能问题和数据包丢失。

攻击者可以通过产生大量警报淹没监控IDS的人工操作员，利用噪音掩盖真实的攻击行为。

攻击者可以使用混淆或编码攻击载荷等规避技术，绕过IDS的检测。

人工智能（AI）在网络检测和响应（NDR）工具中的应用日益增长，AI可以增强NDR的能力。主要应用包括通过分析大量数据来识别异常网络活动从而提高威胁检测能力，以及基于受影响资产、可利用性和潜在影响等因素来优先排列警报。

现代安全解决方案提供了机器学习和数据分析功能，可以利用这些先进技术来发现计算基础设施中潜在的威胁，并在发生安全事件时提供数据线索，帮助安全团队识别威胁源头。

云加密服务可用于控制云工作负载中的数据加密，防止未经授权的第三方在潜在的入侵事件中访问和滥用数据，从而提高网络入侵检测的准确性。

安全编排、自动化和响应（SOAR）以及扩展终端检测和响应（XDR）等先进安全功能也可显著提高网络入侵检测的准确性，尽管它们需要大量的集成和调整工作。

对数据进行预处理以去除异常值，可以提高统计指标如均值和标准差的准确性，从而显著提高监督学习模型的准确性。异常检测对于金融科技中的欺诈预防以及提高视频监控的安全性也越来越重要。

最初，网络入侵检测是一种手动过程，系统管理员需要监控并识别异常活动。这种方法效率低下且难以扩展，很快被审计日志和系统日志分析所取代。

在20世纪70年代末和80年代初，审计日志和系统日志的分析主要用于事后调查入侵事件，因为数据量太大，无法实时监控。随着数字存储成本的下降，审计日志开始在线分析，并开发出专门的程序来筛选数据，但由于计算量巨大，这些程序通常只在非高峰时段运行。

20世纪90年代，实时入侵检测系统应运而生，能够在数据生成时立即分析审计数据，从而实现对攻击的即时检测和响应，标志着入侵检测向主动检测的重大转变。

随着该领域的不断发展，重点转向创建可以在大型复杂网络环境中高效实施的解决方案，以适应不断增加的各种安全威胁以及现代计算基础设施的动态性。

网络入侵检测系统可以通过物理传感器来部署。这些传感器通常以非入侵方式部署在网络中，用于监控网络流量，而不会影响网络性能。物理传感器可以直接连接到网络交换机或路由器的镜像端口，从而捕获网络数据包进行分析。

除了物理传感器，网络入侵检测系统也可以通过虚拟传感器来部署。虚拟传感器是一种软件形式的传感器，可以部署在虚拟机或云环境中。它们可以监控虚拟网络流量，为云环境提供入侵检测和响应功能。

随着云计算的发展，网络入侵检测系统也可以部署在云端。云端网络检测和响应（NDR）解决方案可以与基础设施即服务（IaaS）提供商集成，从而获得跨混合环境的可见性。云端部署可以提供更高的可扩展性和灵活性。

网络入侵检测系统还可以与终端检测响应（EDR）系统集成。NDR解决方案可以提供EDR可能遗漏的网络活动可见性，从而补充EDR系统的功能，提供更全面的安全防护。

网络流量日志记录了网络上所有进出的数据包，包括源IP、目的IP、端口号等信息。分析这些日志数据可以发现异常流量模式，如扫描行为、蠕虫传播等。

系统事件日志记录了操作系统、应用程序等在运行过程中产生的各种事件，如登录失败、权限变更等。分析这些日志可以发现可疑的系统活动。

防火墙、入侵检测系统、反病毒软件、主机防护系统等安全工具会产生各种安全警报，如发现病毒、检测到攻击行为等。这些警报是发现网络入侵的重要线索。

云加密服务会记录密钥的使用情况，可以帮助安全团队追查事件源头。

通过机器学习和数据分析技术，网络入侵检测系统可以发现网络流量和系统行为中的异常模式，从而识别出潜在的入侵威胁。