常用的三种入侵检测方法
常用的三种入侵检测方法包括：
1. 异常检测法：通过对正常网络流量、系统行为等进行建模，然后检测出与模型不一致的异常行为，从而判断是否存在入侵行为。这种方法可以检测未知类型的攻击，但往往会产生较高的误报率。
2. 签名检测法：通过比对已知的攻击特征（也称为攻击签名）来检测网络中是否存在相同或相似的入侵行为。这种方法适用于已知类型的攻击，但无法检测新型或变异的攻击。
3. 行为分析法：通过对网络中的用户行为、流量模式等进行分析，识别出异常的行为，如大量的连接尝试、异常的数据传输等。这种方法可以检测到一些隐蔽的入侵行为，但也容易产生误报。
此外，还有基于机器学习的检测法和混合检测法。基于机器学习的检测法利用机器学习算法对网络流量、系统日志等进行分析和训练，构建模型来识别出入侵行为；混合检测法则是采用综合多种的检测方法，通过互相补充和验证，提高入侵检测的准确性和性能。
