入侵检测系统中的误用检测与异常检测：准确率、误报率与基准率谬误

您是否正在为企业寻找合适的入侵检测系统 (IDS)？本文将深入探讨两种核心 IDS 技术：基于误用（签名）的检测和基于异常的检测，并以实际案例阐述其性能指标和潜在问题。

技术背景

假设您拥有一家销售入侵检测系统的安全公司，核心技术包括：

**M：**基于误用的（基于签名）方案，通过被动分析单个 UDP 和 TCP 数据包来检测网络入侵。- **A：**基于异常的方案，作为浏览器插件运行，实时处理和分析单个 URL。

方案 M 以无状态方式运行，而方案 A 会维护先前分析过的 URL 状态。

异常检测：案例分析

一位潜在客户要求您使用包含 100 万个合法 URL 和 20 个异常 URL 的标记数据集来演示基于异常的方案 A 的功能。通过调整相关操作参数，在最佳检测情况下，所有异常 URL 都被识别出来，同时触发了 30 次警报。

性能指标计算

为了评估方案 A 的性能，我们使用以下指标：

**TP：**真阳性（正确识别出的异常 URL）- **FN：**假阴性（遗漏的异常 URL）- **FP：**假阳性（错误识别为异常的合法 URL）- **TN：**真阴性（正确识别为合法的合法 URL）

根据给定信息：

TP = 20（所有异常 URL 均已识别）- FN = 0 - FP = 10（触发了 30 次警报，但只有 20 个异常 URL）- TN = 999,970（总合法 URL - TP - FP）

检测准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (20 + 999,970) / (20 + 999,970 + 10 + 0) = 99.999%误报率 = FP / (FP + TN) = 10 / (10 + 999,970) = 0.001%

基准率谬误

尽管方案 A 取得了很高的检测准确率，但它也凸显了异常检测中的一个常见问题：基准率谬误。

基准率谬误是指当异常事件的发生率很低时，即使检测模型的准确率很高，也可能导致大量的误报。

在本案例中，20 个异常 URL 在整个数据集中所占比例很小。由于算法依赖于识别与正常行为的偏差，因此很容易将合法的 URL 错误地识别为异常。

应对措施

为了降低误报率，可以采取以下措施：

**使用更大、更平衡的标记数据集：**包含更多异常 URL 的数据集可以帮助算法更好地学习和识别异常行为。- **实施额外的验证机制：**在触发警报之前，可以使用其他规则或技术来验证异常行为，例如人工审查或威胁情报匹配。- **定期更新算法：**网络威胁不断演变，因此定期更新和优化算法以适应新的攻击模式至关重要。

结论

选择合适的入侵检测系统对于保障网络安全至关重要。基于误用和异常的检测方法各有优缺点，了解其性能指标和潜在问题可以帮助企业做出明智的决策。通过优化算法、使用高质量数据集和采取适当的应对措施，可以最大限度地提高检测准确率并降低误报率，从而构建更加安全的网络环境。