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网络安全的入侵检测方法随着互联网的广泛应用和发展，网络安全问题日益受到关注。
网络入侵已经成为网络安全的一个重要环节。
为了保护网络安全，我们需要有效的入侵检测方法。
本文将介绍几种常用的网络安全的入侵检测方法。
一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是通过分析已知的攻击特征，实现对入侵行为的检测。
这种方法的核心是构建特征数据库，将各种已知攻击的特征进行收集和分类。
当网络中出现与这些特征相似的行为时，就可以判定为入侵行为。
二、基于异常行为的入侵检测方法基于异常行为的入侵检测方法是通过监视网络流量、主机活动等，检测出与正常行为不一致的异常行为。
这种方法的核心是建立对正常行为的模型，当网络中出现与模型不一致的行为时，就可以判定为入侵行为。
三、基于机器学习的入侵检测方法基于机器学习的入侵检测方法是利用机器学习算法对网络流量、主机活动等数据进行分析和学习，建立模型来判断是否存在入侵行为。
该方法可以通过对大量数据的学习和训练，提高入侵检测的准确性和效率。
四、基于行为规则的入侵检测方法基于行为规则的入侵检测方法是制定一系列网络安全策略和规则，通过监控网络活动，检测与规则不符的行为，判断是否存在入侵行为。
这种方法的核心是对网络行为进行规范和规则制定，通过与规则进行比对来进行入侵检测。
五、混合入侵检测方法混合入侵检测方法是将多种入侵检测方法结合起来，通过综合分析多个入侵检测方法的结果，提高入侵检测的准确性和可靠性。
这种方法可以综合利用各种入侵检测方法的优点，弥补单一方法的不足，提高入侵检测的效果。
总结：网络安全的入侵检测是确保网络安全的重要环节。
本文介绍了几种常用的入侵检测方法，包括基于特征、异常行为、机器学习、行为规则等不同的方法。
每种方法都有其优点和适用场景，可以通过综合应用来提高入侵检测的效果。
在实际应用中，也可以根据具体情况结合使用多种方法，以更好地保护网络安全。
网络安全入侵检测方法的发展是一个不断演进和改进的过程，我们需要不断关注最新的技术和方法，及时更新和优化入侵检测策略，以应对不断变化的网络安全威胁。
入侵检测技术名词解释入侵检测技术是指一种用于检测网络安全漏洞、攻击、恶意软件和其他安全威胁的技术。
它可以检测网络中的异常活动,例如未经授权的访问、数据泄露、网络攻击等。
入侵检测技术通常由一系列算法和工具组成,用于分析网络数据包、检测恶意软件的行为和识别潜在的安全漏洞。
以下是入侵检测技术的一些主要名词解释:1. 入侵检测系统(IDS):是一种能够检测网络安全威胁的计算机系统,通常使用算法和规则来检测异常活动,例如IP地址欺骗、SYN洪水、恶意软件等。
2. 入侵防御系统(IDS):是一种能够防止网络安全威胁的计算机系统,通常使用算法和规则来检测和阻止未经授权的访问、攻击和其他安全威胁。
3. 入侵者分析器(IA):是一种用于分析网络数据包的计算机系统,可以检测和识别潜在的安全漏洞和恶意软件。
4. 漏洞扫描器:是一种用于扫描网络和系统漏洞的计算机系统,可以检测和识别系统中的漏洞,以便及时修复。
5. 行为分析器:是一种用于分析网络和系统行为的工具,可以检测和识别恶意软件和其他安全威胁。
6. 漏洞报告器:是一种用于向管理员报告漏洞的计算机系统,以便及时修复。
7. 防火墙:是一种用于保护网络和系统的设备,可以过滤网络流量并防止未经授权的访问。
8. 入侵检测和响应计划:是一种用于检测和响应网络安全威胁的系统和计划,通常包括一个IDS和一个IPS(入侵防御系统)的组合,以保护网络和系统免受入侵者的攻击。
随着网络安全威胁的不断增多,入侵检测技术也在不断发展和改进。
IDS和IPS技术已经越来越成熟,并且可以通过结合其他技术和工具来提高其检测和响应能力。
入侵检测技术不仅可以用于个人网络,还可以用于企业、政府机构和其他组织的网络安全。
网络攻击与入侵检测近年来，随着互联网的迅猛发展，网络攻击与入侵问题也日益严重。
网络攻击是指利用计算机网络系统中的漏洞或弱点，对目标网络进行非法的访问、拷贝、破坏或者控制的行为。
入侵检测则是指对网络进行实时的监测和分析，以便及时发现和防御潜在的入侵行为。
本文将就网络攻击与入侵检测这一话题进行探讨，并介绍一些常见的网络攻击方式和相应的入侵检测技术。
一、网络攻击的类型网络攻击是指黑客对计算机网络进行的非法侵入和破坏行为，常见的网络攻击类型有以下几种：1. 钓鱼攻击：黑客通过伪造合法的网站或邮件，诱导用户登录或提供个人信息，以获取用户的敏感信息，如账号密码、银行卡信息等。
2. 木马攻击：黑客通过植入恶意软件，对用户计算机进行监控、控制和盗取个人信息。
3. DoS和DDoS攻击：DoS(拒绝服务)和DDoS(分布式拒绝服务)攻击是指黑客通过大量的请求使目标服务器负载过高，导致服务不可用。
4. SQL注入攻击：黑客通过在网页表单等输入框中注入SQL代码，从而绕过身份验证，获取数据库中的敏感信息。
5. 病毒和蠕虫攻击：黑客通过植入病毒和蠕虫破坏系统安全，传播恶意代码，导致系统瘫痪或用户信息泄漏。
二、入侵检测技术为了提供对网络攻击的及时识别和防御，入侵检测技术应运而生。
入侵检测系统(IDS)是一种通过监控和分析网络流量，识别和报告潜在威胁的系统。
常见的入侵检测技术包括以下几种：1. 签名检测：签名检测是基于已知攻击模式的检测方法，通过对网络流量进行匹配，从而识别已经被发现的攻击。
2. 异常检测：异常检测是基于网络正常行为模式的分析，通过统计和学习正常网络流量的特征，如果有异常流量则进行警报和防御。
3. 流量分析：流量分析是通过对网络流量进行深度分析，发现异常行为和潜在威胁，并生成相应的报告。
4. 主机入侵检测系统(HIDS)：HIDS是安装在主机上的入侵检测系统，监测和分析主机上的活动，例如文件访问、进程启动等。
入侵检测技术第二版pdf引言概述:入侵检测技术是网络安全领域中至关重要的一环。
为了应对不断增长的网络威胁，入侵检测技术不断发展和更新。
本文将介绍入侵检测技术第二版PDF的内容，包括其结构、功能和应用。
正文内容:1. 入侵检测技术的基础知识1.1 入侵检测技术的定义和分类入侵检测技术是指通过对网络流量和系统日志的分析，识别和报告潜在的安全威胁。
根据检测方法的不同，入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测。
1.2 入侵检测技术的工作原理入侵检测技术通过监控网络流量和系统行为，检测异常活动和潜在的入侵行为。
它使用规则和模型来识别与已知攻击行为相匹配的模式，并通过实时监测和分析来提供警报和报告。
1.3 入侵检测技术的优势和局限性入侵检测技术可以及时发现并响应潜在的安全威胁，提高网络安全性。
然而，它也存在误报和漏报的问题，需要不断更新和优化以适应新的攻击方式。
2. 入侵检测技术第二版PDF的内容概述2.1 入侵检测技术的发展历程第二版PDF介绍了入侵检测技术的发展历程，包括早期的基于特征的检测方法和现代的基于行为的检测技术。
它还介绍了入侵检测技术在不同领域的应用和挑战。
2.2 入侵检测技术的新功能和算法第二版PDF详细介绍了新的功能和算法，用于提高入侵检测技术的准确性和效率。
其中包括机器学习算法、深度学习技术和云计算等新兴技术的应用。
2.3 入侵检测技术的实际案例和应用场景第二版PDF提供了实际案例和应用场景，展示了入侵检测技术在企业网络、云计算环境和物联网等不同领域的应用。
它还介绍了如何根据实际需求选择和配置入侵检测系统。
3. 入侵检测技术的挑战和解决方案3.1 入侵检测技术面临的挑战入侵检测技术面临着不断增长的网络威胁、大规模数据分析和隐私保护等挑战。
它需要应对新的攻击方式和快速变化的网络环境。
3.2 入侵检测技术的解决方案为了应对挑战，入侵检测技术可以采用自适应算法和混合检测方法，结合多个检测引擎和数据源。
入侵检测技术重点总结入侵检测技术是信息安全领域中的重要技术之一，其主要目标是监测和检测网络和系统中的异常行为，及时发现和应对潜在的入侵活动。
入侵检测技术不仅可以帮助企业保护其关键信息资产，还可以帮助政府和公共组织维护其基础设施的安全。
下面将重点总结入侵检测技术的一些关键方法和技术。
1. 签名检测签名检测是入侵检测技术中最常见和最基础的方法之一。
签名检测通过事先学习典型入侵行为的特征，然后用这些特征来匹配实时网络流量或系统日志，从而发现和识别入侵行为。
签名检测技术的优点是高效和准确，但其缺点是对于未知入侵行为和变种攻击无法有效检测。
2. 异常检测异常检测是入侵检测技术中一种基于统计学方法的方法。
它通过建立正常行为的模型，然后与实时网络流量或系统日志进行比较，发现和识别异常行为。
异常检测技术的优点是可以检测未知入侵行为和变种攻击，但其缺点是误报率较高。
3. 行为分析行为分析是入侵检测技术中一种基于模式识别和机器学习的方法。
它通过学习正常用户和恶意攻击者的行为模式，然后用这些模式来识别和区分实时行为。
行为分析技术的优点是可以检测未知入侵行为和变种攻击，同时可以降低误报率。
然而，行为分析技术需要大量的数据和复杂的算法来建立和更新行为模型，因此计算和存储资源的要求较高。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是入侵检测技术中一种使用机器学习算法来识别和分类网络流量或系统日志的方法。
该方法通过学习历史数据中的特征和行为模式，然后根据这些学习到的模型来预测和识别实时数据中的异常行为。
基于机器学习的方法可以有效地检测未知入侵行为和变种攻击，但其要求大量的标记数据和计算资源。
5. 深度学习深度学习是入侵检测技术中一种使用人工神经网络来建立和训练模型的方法。
深度学习技术可以自动学习复杂的特征和行为模式，从而识别和分类网络流量或系统日志中的异常行为。
与传统的机器学习方法相比，深度学习方法可以更好地适应不同的数据和环境，具有更高的准确性和鲁棒性。
知识点归纳网络安全中的入侵检测与安全策略在网络时代的今天，网络安全问题无处不在。
为了保障网络的安全性，提高信息系统的抵御风险能力，入侵检测成为了网络安全中的重要环节。
本文将对网络安全中的入侵检测与安全策略进行归纳总结，以便读者深入了解和应用相关知识点。
一、入侵检测（Intrusion Detection, ID）入侵检测是指通过对网络和主机等系统进行持续监控和分析，及时发现未知的、有害的行为或者事件，从而进行预警和防范的过程。
入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）主要包括以下几种类型：1. 主机入侵检测系统（Host-based Intrusion Detection System, HIDS）：主要监视和分析主机系统内部的行为，通过与已知入侵行为特征的比对，检测出潜在的入侵事件。
2. 网络入侵检测系统（Network Intrusion Detection System, NIDS）：主要监视和分析网络流量、协议报文等，以识别和捕获网络中的恶意攻击行为。
3. 综合入侵检测系统（Integrated Intrusion Detection System, IIDS）：将主机入侵检测和网络入侵检测相结合，实现对网络系统全面、全方位的安全监控。
二、入侵检测方法1. 基于特征的检测：根据已知的入侵行为特征，建立相应的检测规则，通过与网络流量或者主机行为进行匹配，发现与之相符的入侵事件。
2. 基于异常的检测：通过对网络流量、主机行为等进行建模，提取其正常的行为特征，当发现与之相差较大的行为时，即视为异常，可能是入侵行为。
3. 基于统计的检测：通过对网络流量、主机行为等进行统计分析，利用数学模型和算法来判断是否存在异常或者恶意的行为。
三、安全策略在网络安全中，除了入侵检测系统的应用外，制定和执行安全策略也是非常重要的。
下面简要介绍几种常见的安全策略：1. 访问控制：通过对网络和系统资源进行访问控制的设置，限制用户的访问权限，以达到保护关键信息的目的。
网络安全中的入侵检测方法及算法原理随着互联网的快速发展，网络安全问题变得日益突出。
为了保护网络的安全，入侵检测成为了一项重要的任务。
入侵检测系统能够监视和分析网络中的数据流量，识别出潜在的入侵活动，并及时采取相应的措施。
本文将介绍网络安全中常用的入侵检测方法及其算法原理。
一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是一种常见的入侵检测方式。
该方法通过建立一系列的特征模型，检测网络流量中的异常行为。
这些特征模型可以基于已知的入侵行为进行定义和训练，也可以使用机器学习算法从大量数据中学习并自动识别新的入侵行为。
1.1 签名检测签名检测是一种常见的入侵检测方法，它通过比对网络流量与已知的入侵签名进行匹配来判断是否存在入侵行为。
入侵签名是已知入侵的特征集合，可以基于已有的安全知识进行定义。
然而，签名检测方法无法有效检测新型入侵行为，因为它只能识别已知的攻击模式。
1.2 统计检测统计检测方法使用统计模型分析网络流量的变化，并通过比较实际数据与期望模型之间的差异来检测入侵行为。
常见的统计检测方法包括：基于异常的检测和基于异常的检测。
基于异常的检测依赖于对正常行为的建模，当网络流量的行为与已定义的模型出现明显偏差时，就会发出警报。
基于异常的检测则是通过建立正常流量的统计模型，当流量中的某些特征值与期望模型差异较大时，就认为存在异常行为。
1.3 机器学习检测机器学习检测方法基于大量的对网络流量数据进行训练，使用机器学习算法来自动识别入侵行为。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以根据已有的训练数据来学习网络流量数据的特征，从而能够检测新的入侵行为。
机器学习方法相较于传统的特征基础方法更加灵活和自适应，但需要大量的训练数据和算力支持。
二、基于行为的入侵检测方法除了基于特征的入侵检测方法外，基于行为的入侵检测方法也是一种常见的方式。
该方法通过分析网络中各个节点的行为，检测异常行为并判断是否存在入侵活动。
入侵检测技术注意：本文只是对入侵检测技术的粗略的汇总，可供平时了解与学习，不能作为科研使用！入侵检测分析系统可以采用两种类型的检测技术:异常检测(Anomaly Detection)和误用检测(Misuse Detection).异常检测异常检测也被称为基于行为的检测，基于行为的检测指根据使用者的行为或资源使用状况来判断是否入侵。
基于行为的检测与系统相对无关，通用性较强。
它甚至有可能检测出以前未出现过的攻击方法，不像基于知识的检测那样受已知脆弱性的限制。
但因为不可能对整个系统内的所有用户行为进行全面的描述，况且每个用户的行为是经常改变的，所以它的主要缺陷在于误检率很高。
尤其在用户数目众多，或工作目的经常改变的环境中。
其次由于统计简表要不断更新，入侵者如果知道某系统在检测器的监视之下，他们能慢慢地训练检测系统，以至于最初认为是异常的行为，经一段时间训练后也认为是正常的了。
异常检测主要方法：（1）统计分析概率统计方法是基于行为的入侵检测中应用最早也是最多的一种方法。
首先，检测器根据用户对象的动作为每个用户都建立一个用户特征表，通过比较当前特征与已存储定型的以前特征，从而判断是否是异常行为。
用户特征表需要根据审计记录情况不断地加以更新。
用于描述特征的变量类型有: 操作密度:度量操作执行的速率，常用于检测通过长时间平均觉察不到的异常行为；审计记录分布:度量在最新纪录中所有操作类型的分布；范畴尺度:度量在一定动作范畴内特定操作的分布情况；数值尺度:度量那些产生数值结果的操作，如CPU 使用量，I/O 使用量等。
统计分析通过在一段时间内收集与合法用户行为相关的数据来定义正常的域值（Threshold ），如果当前的行为偏离了正常行为的域值，那么就是有入侵的产生。
对于用户所生成的每一个审计记录，系统经计算生成一个单独的检测统计值T2，用来综合表明最近用户行为的异常程度较大的T2值将指示有异常行为的发生，而接近于零的T2值则指示正常的行为。
统计值T2本身是一个对多个测量值异常度的综合评价指标。
假设有n个测量值表示为Si ，（1<=i<=n ），则T2 =a1S12+a2S22+…+a n S n2，其中a i（1<=i<=n ）表示第i个测量值的权重。
其优点是能应用成熟的概率统计理论，检测率较高，因为它可以使用不同类型的审计数据，但也有一些不足之处，如:统计检测对事件发生的次序不敏感，也就是说，完全依靠统计理论可能漏检那些利用彼此关联事件的入侵行为。
其次，定义是否入侵的判断阙值也比较困难。
阙值太低则漏检率提高，阙值太高则误检率提高。
并且可检测到的入侵类型也受到限制。
（2）基于人工免疫的异常检测将被检测网络中正常活动视为自我，异常活动视为异己，其目的就是区分正常或异常的网络活动。
人工免疫模型的工作流程分为三个阶段，即生成规则基因库、筛选检测规则集和复制高效检测规则集。
该入侵模型可以分成两个检测层次，一个是系统级检测层次；一个是网络级检测层次。
在系统级检测层中主要监控主机的各种操作行为。
用户的删除、修改、格式化等操作都要接受该层的分析和识别；而网络级检测层主要负责对网络上传输的数据的监控，包括了网络数据包的识别和检测，地址的过滤等等。
人工免疫系统归根结底是进行“自我”和“非我”的识别。
而在该入侵检测模型中，把与所需检测的机器相连的网络间正常的TCP/IP连接集合和该机器系统内合法的操作行为定义为“自我”，采用可以描述TCP/IP连接的特征信息来表示，例如：源IP地址，目的IP 地址，服务端VI ，协议类型，包的数量、字节数、特定错误和在短时间内网络的特定服务，以及描述系统合法操作的集合等。
而把反常的TCP/IP连接集合和非法的系统操作集合定义为“非”我。
而这些特征信息在具体表现形式上，都可以通过某种规则映射为唯一表征该信息长度为1的二进制字符串。
该方法成功地将人工免疫理论应用到入侵检测中，但目前还只处于研究阶段.（3）机器学习该方法通过对新序列（如离散数据流和无序的记录）的相似度的计算，将原始数据转化为可度量的空间，然后应用IBL （Instance Based Learning）学习技术和一种新的基于序列的分类方法，发现异常事件，从而检测入侵行为这种方法检测速率高，且误报率较低. 然而，这种方法对于用户动态行为变化以及单独异常检测还有待改善.（4）基于隐马尔可夫模型（HMM）的入侵检测方法一个系统调用，既可以是完全正常的，也可以是危险的。
比如：被缓冲区溢出攻击的程序，它所产生的系统调用事件和在正常情况下产生的有着明显的不同。
因此，可以通过构建正常情况下系统调用事件模型，然后观察是否与此模型有明显的偏离，以此来有效地检测入侵的产生。
隐马尔可夫模型是对观察到的符号序列构造模型的一种非常好的工具，它在构造系统调用事件模型上有着比其它方法更好的性能，但它在构造正常行为模型时需要较长的时间解决办法是提高计算机系统的性能，或者减少观察的数据误用检测误用检测也被称为基于知识的检测，它指运用己知攻击方法，根据己定义好的入侵模式，通过判断这些入侵模式是否出现来检测。
因为很大一部分的入侵是利用了系统的脆弱性，通过分析入侵过程的特征、条件、排列以及事件间关系能具体描述入侵行为的迹象。
这种方法由于依据具体特征库进行判断，所以检测准确度很高，并且因为检测结果有明确的参照，也为系统管理员做出相应措施提供了方便。
主要缺陷在于与具体系统依赖性太强，不但系统移植性不好，维护工作量大，而且将具体入侵手段抽象成知识也很困难。
并且检测范围受已知知识的局限，尤其是难以检测出内部人员的入侵行为，如合法用户的泄漏，因为这些入侵行为并没有利用系统脆弱性。
误用检测方法有以下几种：（1）模式匹配模式匹配就是将收集到的信息与己知的网络入侵和系统误用模式数据库进行比较，从而发现违背安全策略的行为。
该过程可以很简单，如通过字符串匹配发现一个简单的条目或指令，也可以很复杂，如利用形式化的数学表达式来表示安全状态的变化。
模式匹配方法的一大优点是只需收集与入侵相关的数据集合，可以显著减少系统负担，检测的准确率和效率比较高。
模式匹配主要是用一定的模式描述来提取攻击的主要特征.其基本任务就是把存放在入侵检测规则集中的已知入侵模式与系统正在检测的网络包或者重构的TCP流中的文本进行匹配，如果匹配成功，则可以断定发生了入侵。
这个过程是不断循环进行的。
它具有较高的检测率和较低的误警率，其检测规则必须不断地更新。
模式匹配将入侵行为表示成一个事件序列或者转换成某种可以直接在网络数据包审计记录中找到的数据样板，而不进行规则转换，这样可以直接在审计记录中寻找相匹配的已知入侵模式。
缺点：✓必须及时更新知识库✓兼容性较差✓建立和维护知识库的工作量都相当大（2）专家系统专家系统是基于知识的检测中运用最多的一种方法。
将有关入侵的知识转化成if-then 结构的规则，即将构成入侵所要求的条件转化为if 部分，将发现入侵后采取的相应措施转化成then 部分。
当其中某个或某部分条件满足时，系统就判断为入侵行为发生。
其中的if-then 结构构成了描述具体攻击的规则库，状态行为及其语义环境可根据审计事件得到，推理机根据规则和行为完成判断工作。
在具体实现中，专家系统主要面临以下问题:全面性问题，即难以科学地从各种入侵手段中抽象出全面的规则化知识；效率问题，即所需处理的数据量过大，而且在大型系统上，如何获得实时连续的审计数据也是个问题。
用专家系统对入侵进行检测经常是针对有特征的入侵行为.它将有关入侵的知识转化为结构，部分为入侵特征，部分为系统防范措施所谓的规则，即是知识。
专家系统的建立依赖于知识库的完备性，知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性专家系统的难点就在于实现专家系统知识库的完备性（3）模型推理模型推理是指结合攻击脚本推理出入侵行为是否出现。
其中有关攻击者行为的知识被描述为:攻击者目的，攻击者达到此目的的可能行为步骤，以及对系统的特殊使用等。
根据这些知识建立攻击脚本库，每一脚本都由一系列攻击行为组成。
检测时先将这些攻击脚本的子集看作系统正面临的攻击。
然后通过一个称为预测器的程序模块根据当前行为模式，产生下一个需要验证的攻击脚本子集，并将它传给决策器。
决策器收到信息后，根据这些假设的攻击行为在审计记录中的可能出现方式，将它们翻译成与特定系统匹配的审计记录格式。
然后在审计记录中寻找相应信息来确认或否认这些攻击。
初始攻击脚本子集的假设应满足:易于在审计记录中识别，并且出现频率很高。
随着一些脚本被确认的次数增多，另一些脚本被确认的次数减少，攻击脚本不断地得到更新。
（4）基于规则库的方法基于规则库的安全审计方法就是将已知的攻击行为进行特征提取，把这些特征用脚本语言等方法进行描述后放入规则库中，当进行安全审记时，将收集到的网络数据与这些规则进行某种比较和匹配操作(关键字、正则表达式、模糊近似度等)，从而发现可能的网络攻击行为。
这种方法和某些防火墙和防病毒软件的技术思路类似，检测的准确率都相当高，可以通过最简单的匹配方法过滤掉大量的网络数据信息，对于使用特定黑客工具进行的网络攻击特别有效。
比如发现目的端口为139以及含有00B标志的数据包，一般肯定是Winnuke攻击数据包。
而且规则库可以从互连网上下载和升级(如CERT)等站点都可以提供了各种最新攻击数据库)，使得系统的可扩充性非常好。
（5）状态转换分析状态转换分析就是将状态转换图应用于入侵行为的分析。
状态转换法将入侵过程看作一个行为序列，这个行为序列导致系统从初始状态转入被入侵状态。
分析时首先针对每一种入侵方法确定系统的初始状态和被入侵状态，以及导致状态转换的转换条件，即导致系统进入被入侵状态必须执行的操作(特征事件)。
然后用状态转换图来表示每一个状态和特征事件，这些事件被集成于模型中，所以检测时不需要一个个地查找审计记录。
但是，状态转换是针对事件序列分析，所以不善于分析过分复杂的事件，而且不能检测与系统状态无关的入侵。
状态转换分析：它将入侵检测表示成一系列被监控的系统状态迁移，攻击模式的状态对应于系统状态，并具有迁移到另外状态的条件判断。
通过弧将连续的状态连接起来以表示状态改变所需的事件，允许事件类型被植入到模型并且无需同审计记录一一对应。
（6）按键监视（键盘监控）假设每种网络入侵行为都具有特定的击键序列模式，入侵检测系统监视各个用户的击键模式，并将该模式与已有的入侵击键模式相匹配，如果匹配成功就认为是网络入侵行为。
缺点：✓不能对击键进行语义分析，容易遭受欺骗；✓缺少可靠的方法来捕获用户的击键行为；✓无法检测利用程序进行自动攻击的行为。
混合检测方法：(说明：虽然此标题是混合检测方法，但其下列举的方法不一定是混合，因为资料不足无法分类所以全放在此类下)使用单一的方法进行入侵检测受到一定的局限，要么不能检测未知入侵，要么检测率不高，达不到有效检测的目标因此，使用多种检测方法来检测入侵受到研究人员的关注，目前已提出多种混合检测方法（1）神经网络神经网络是一种算法，通过学习已有的输入/输出信息对，抽象出其内在的关系，然后通过归纳得到新的输入/输出对。
