计算机网络入侵检测技术研究现状与未来展望

计算机网络入侵检测技术是指通过对网络流量进行监控和分析，检测出网络中存在的恶意行为和攻击行为，从而提高网络安全性的技术。随着互联网和信息技术的发展，网络安全问题日益突出，计算机网络入侵检测技术成为了保障网络安全的重要手段。

目前，国内外已有很多关于计算机网络入侵检测技术的研究。在国外，早期的研究主要集中在基于规则的入侵检测系统（IDS）上，如SNORT、Bro等。这些系统主要基于预先定义的规则来检测网络流量中的异常行为，但是由于规则的限制性，无法检测出未知的攻击行为。

随着机器学习和人工智能技术的发展，国外的研究开始转向基于机器学习和深度学习的入侵检测技术。这些技术可以通过对大量数据的学习和分析，自动识别网络流量中的异常行为和攻击行为，具有很高的准确率和可扩展性。

在国内，计算机网络入侵检测技术的研究也得到了快速发展。早期的研究主要集中在基于规则的IDS上，如北京大学提出的OpenIDS、清华大学提出的HIDS等。这些系统虽然可以检测出一些已知的攻击行为，但是无法应对未知的攻击行为和零日漏洞攻击。

随着深度学习技术的兴起，国内的研究也开始转向基于深度学习的入侵检测技术。如中科院自动化所提出的DeepIDS、华中科技大学提出的DeepDefense等。这些系统可以通过对大量数据的学习和分析，自动识别网络流量中的异常行为和攻击行为，具有很高的准确率和可扩展性。

目前，计算机网络入侵检测技术仍存在一些问题有待解决。首先，由于网络流量的复杂性和多样性，如何提高入侵检测系统的准确率和可靠性仍然是一个挑战。其次，如何提高入侵检测系统的实时性和可扩展性，以应对大规模网络环境下的入侵检测需求。最后，如何应对零日漏洞攻击和未知攻击行为，以提高入侵检测系统的鲁棒性和安全性。

未来，计算机网络入侵检测技术将继续向着智能化、自适应和分布式方向发展。同时，应用区块链、人工智能等新兴技术，将会进一步提高入侵检测系统的安全性和可靠性。