术
如上所述，基于审计统计数据的攻击检测系统，具有一些天生的弱点，因为用户的行为可以是非常复杂的，所以想要准确匹配一个用户的历史行为和当前的行为是相当困难的。错发的警报往往来自于对审计数据的统计算法所基于的不准确或不贴切的假设。SRI的研究小组利用和发展神经网络技术来进行攻击检测。神经网络可能用于解决传统的统计分析技术所面临的以下几个问题：
●难于建立确切的统计分布
●难于实现方法的普适性
●算法实现比较昂贵
●系统臃肿难于剪裁
目前，神经网络技术提出了对基于传统统计技术的攻击检测方法的改进方向，但尚不十分成熟，所以传统的统计方法仍将继续发挥作用，也仍然能为发现用户的异常行为提供相当有参考价值的信息。
（3）基于专家系统的攻击检测技术
进行安全检测工作自动化的另外一个值得重视的研究方向就是基于专家系统的攻击检测技术，即根据安全专家对可疑行为的分析经验来形成一套推理规则，然后再在此基础之上构成相应的专家系统。由此专家系统自动进行对所涉及的攻击操作的分析工作。
所谓专家系统是基于一套由专家经验事先定义的规则的推理系统。例如，在数分钟之内某个用户连续进行登录，且失败超过三次就可以被认为是一种攻击行为。类似的规则在统计系统似乎也有，同时应当说明的是基于规则的专家系统或推理系统也有其局限性，因为作为这类系统的基础的推理规则一般都是根据已知的安全漏洞进行安排和策划的，而对系统的最危险的威胁则主要是来自未知的安全漏洞。实现一个基于规则的专家系统是一个知识工程问题，而且其功能应当能够随着经验的积累而利用其自学习能力进行规则的扩充和修正。
（4）基于模型推理的攻击检测技术
攻击者在入侵一个系统时往往采用一定的行为程序，如猜测口令的程序，这种行为程序构成了某种具有一定行为特征的模型，根据这种模型所代表的攻击意图的行为特征，可以实时地检测出恶意的攻击企图，尽管攻击者并不一定都是恶意的。用基于模型的推理方法人们能够为某些行为建立特定的模型，从而能够监视具有特定行为特征的某些活动。根据假设的攻击脚本，这种系统就能检测出非法的用户行为。一般为了准确判断，要为不同的入侵者和不同的系统建立特定的攻击脚本。
当有证据表明某种特定的攻击模型发生时，系统应当收集其他证据来证实或者否定攻击的真实，以尽可能的避免错报。
为了防止过多的不相干信息的干扰，用于安全目的的攻击检测系统在审计系统之外一般还配备适合系统安全策略的信息采集器或过滤器。同时，还应当充分利用来自其它信息源的信息。在某些系统内可以在不同的层次进行审计跟踪。如有些系统的安全机制中采用三级审计跟踪，包括审计操作系统核心调用行为的跟踪、审计用户和操作系统界面级行为的跟踪、和审计应用程序内部行为的跟踪。
总之，和经典安全措施相同，任何一种攻击检测措施都不能视之为一劳永逸的，必须配合有效的管理和组织措施，形成立体的和纵深有序的安全防御体系。
如上所述，基于审计统计数据的攻击检测系统，具有一些天生的弱点，因为用户的行为可以是非常复杂的，所以想要准确匹配一个用户的历史行为和当前的行为是相当困难的。错发的警报往往来自于对审计数据的统计算法所基于的不准确或不贴切的假设。SRI的研究小组利用和发展神经网络技术来进行攻击检测。神经网络可能用于解决传统的统计分析技术所面临的以下几个问题：
●难于建立确切的统计分布
●难于实现方法的普适性
●算法实现比较昂贵
●系统臃肿难于剪裁
目前，神经网络技术提出了对基于传统统计技术的攻击检测方法的改进方向，但尚不十分成熟，所以传统的统计方法仍将继续发挥作用，也仍然能为发现用户的异常行为提供相当有参考价值的信息。
（3）基于专家系统的攻击检测技术
进行安全检测工作自动化的另外一个值得重视的研究方向就是基于专家系统的攻击检测技术，即根据安全专家对可疑行为的分析经验来形成一套推理规则，然后再在此基础之上构成相应的专家系统。由此专家系统自动进行对所涉及的攻击操作的分析工作。
所谓专家系统是基于一套由专家经验事先定义的规则的推理系统。例如，在数分钟之内某个用户连续进行登录，且失败超过三次就可以被认为是一种攻击行为。类似的规则在统计系统似乎也有，同时应当说明的是基于规则的专家系统或推理系统也有其局限性，因为作为这类系统的基础的推理规则一般都是根据已知的安全漏洞进行安排和策划的，而对系统的最危险的威胁则主要是来自未知的安全漏洞。实现一个基于规则的专家系统是一个知识工程问题，而且其功能应当能够随着经验的积累而利用其自学习能力进行规则的扩充和修正。
（4）基于模型推理的攻击检测技术
攻击者在入侵一个系统时往往采用一定的行为程序，如猜测口令的程序，这种行为程序构成了某种具有一定行为特征的模型，根据这种模型所代表的攻击意图的行为特征，可以实时地检测出恶意的攻击企图，尽管攻击者并不一定都是恶意的。用基于模型的推理方法人们能够为某些行为建立特定的模型，从而能够监视具有特定行为特征的某些活动。根据假设的攻击脚本，这种系统就能检测出非法的用户行为。一般为了准确判断，要为不同的入侵者和不同的系统建立特定的攻击脚本。
当有证据表明某种特定的攻击模型发生时，系统应当收集其他证据来证实或者否定攻击的真实，以尽可能的避免错报。
为了防止过多的不相干信息的干扰，用于安全目的的攻击检测系统在审计系统之外一般还配备适合系统安全策略的信息采集器或过滤器。同时，还应当充分利用来自其它信息源的信息。在某些系统内可以在不同的层次进行审计跟踪。如有些系统的安全机制中采用三级审计跟踪，包括审计操作系统核心调用行为的跟踪、审计用户和操作系统界面级行为的跟踪、和审计应用程序内部行为的跟踪。
总之，和经典安全措施相同，任何一种攻击检测措施都不能视之为一劳永逸的，必须配合有效的管理和组织措施，形成立体的和纵深有序的安全防御体系。
