入侵检测系统（IDS）的检测方法主要分为以下两大类，根据数据来源和应用场景有所不同：

一、基于网络的入侵检测系统（NIDS）

数据来源

直接监控网络数据流，包括传输的协议、数据包内容、网络行为模式等。

核心技术

- 特征匹配：

通过预定义的攻击模式（如恶意IP地址、异常端口扫描）进行检测。

- 行为分析：分析网络行为异常，如异常流量模式、非正常通信协议等。

- AI与机器学习：部分系统结合深度学习技术识别复杂攻击行为（如基于SOME/IP的多层检测方法）。

应用场景

适用于需要保护整个网络环境，如企业网络、数据中心等场景。

二、基于主机的入侵检测系统（HIDS）

数据来源

以系统审计日志、文件系统变化、进程行为等为主。

核心技术

- 静态分析：

检查系统配置文件、权限设置等异常。

- 动态监控：实时监控系统调用、资源使用情况（如CPU、内存占用）。

- 沙箱技术：在隔离环境中运行可疑程序，观察其行为。

应用场景

主要用于保护关键主机（如服务器、终端设备），防范本地攻击（如病毒、权限滥用）。

三、其他分类方式

分布式入侵检测系统（DIDS）：

结合NIDS和HIDS，通过多节点协同检测网络和主机行为，提升检测覆盖率。

基于服务的入侵检测：针对特定网络服务（如Web服务）进行检测，属于NIDS的扩展。

总结

IDS的选型需根据实际需求权衡：

网络优先：若需保护广域网络，优先考虑NIDS。

主机优先：若关注核心设备安全，选择HIDS。

混合架构：复杂环境建议采用DIDS实现全面防护。