在网络安全中，常用的入侵检测方法有:（）A. 基于特征的检测方法B. 基于异常行为的检测方法C. 基于隐马尔可夫模型的检测方法D. 基于机器学习的检测方法

本题考查网络安全中入侵检测方法的分类，需要掌握常见检测技术的核心原理与应用场景。

• 关键知识点：入侵检测方法主要分为基于特征检测和基于异常检测两大类，而现代方法还引入了隐马尔可夫模型和机器学习技术。
• 解题思路：需明确每个选项对应的技术特点，如基于特征依赖已知攻击模式，基于异常关注行为偏差，隐马尔可夫模型用于序列数据分析，机器学习通过算法自动识别模式。

A. 基于特征的检测方法

核心：通过匹配已知攻击特征（如恶意软件签名）识别入侵。

• 特点：
  • 精确性高，但依赖特征库更新。
  • 适用于已知威胁（如病毒、木马）。

B. 基于异常行为的检测方法

核心：监控系统行为偏离正常基线，发现异常活动。

• 特点：
  • 发现未知威胁（如未见过的攻击手法）。
  • 需建立“正常行为”基准（如登录时间、访问频率）。

C. 基于隐马尔可夫模型的检测方法

核心：利用概率模型分析序列数据（如网络流量）。

• 特点：
  • 适用于时序数据（如用户操作步骤、网络包顺序）。
  • 属于行为分析法的高级形式，能捕捉隐含模式。

D. 基于机器学习的检测方法

核心：通过算法自动学习正常行为，识别异常。

• 特点：
  • 包括分类、聚类等技术，适应复杂场景。
  • 现代主流方法，能处理大规模数据。