我已经在入侵检测系统上进行了大量搜索，但现在我很困惑，因为我现在应该从哪里开始。 我不知道是否存在任何开源可重用代码，但我想用神经网络制作入侵检测和预防系统。
从开发者的角度来看，我的问题是从哪里开始。请指导我这个主题。
此外，我目前正在分析KDD CUP 1999数据集。并寻找更多此类数据集。
请告诉我哪些是构建入侵检测系统的最佳算法。
感谢无论是谁回复或阅读..请指导我。 提前谢谢。
答案 0 :(得分：2)
我在同一科目学习。入侵检测和机器学习。这是一个相当广泛的主题。我将更多地回答有关数据预处理和特征构造的观点。神经网络部分是完全不同的故事。
首先，这个领域已经大量商业化，因此几乎没有开源代码示例。在封闭的生态系统中，很多东西都是商业化的。
从学术角度来看：存在大数据集问题。 DK99C（Darpa - KDD99数据集）存在，但它已经很老了。 KDD99数据集由DARPA tcpdumps构建。 他们使用兄弟IDS，tcpdump api构建功能。 从我的角度来看，从原始tcpdump创建功能要比在现成功能上使用机器学习算法（神经网络）要困难得多。
阅读本文以了解有关它（KDD99）如何构建的更多信息
Article (Lee2000framework) Lee, W. & Stolfo, S. J.
A framework for constructing features and models for intrusion detection systems
ACM Trans. Inf. Syst. Secur., ACM, 2000, 3, 227-261
阅读本文及其演示文稿，了解为什么这个主题是一个难以研究的问题。
Inproceedings (Sommer2010Outside) Sommer, R. & Paxson, V.
Outside the Closed World: On Using Machine Learning for Network Intrusion Detection
Proceedings of the 2010 IEEE Symposium on Security and Privacy, IEEE Computer Society, 2010, 305-316
阅读本文，了解大多数学者如何在这个主题中工作。实在有点令人失望。
Article (Tavallaee2010Toward) Tavallaee, M.; Stakhanova, N. & Ghorbani, A.
Toward Credible Evaluation of Anomaly-Based Intrusion-Detection Methods
Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, IEEE Transactions on, 2010, 40, 516 -524
了解DK99C被认为有害的原因。这是有害的，但不存在其他可靠的数据集。
Article (Brugger2007KDD) Brugger, S.
KDD Cup’99 dataset (Network Intrusion) considered harmful
KDnuggets newsletter, 2007, 7, 15
阅读关于IDS数据预处理的分类法
Article (Davis2011Data) Davis, J. J. & Clark, A. J.
Data preprocessing for anomaly based network intrusion detection: A review
Computers & Security, 2011, 30, 353 - 375
答案 1 :(得分：1)
大多数使用神经网络的入侵检测系统都使用有监督的培训，即。当向主机请求某些更改时，系统会提示您提供意见。我建议您首先找出挂钩变更请求的方法。在Windows中可能涉及使用系统挂钩来过滤应用程序请求的某些操作。这将允许您的应用程序选择提示您进行响应，响应将超时加入神经网络。然后，此数据集可用于优化某些模式的识别以及您对这些模式的响应。在构建这样的系统时，显然需要考虑更多的事情，但根据我的说法你应该有一个良好的开端。