入侵檢測系統常用的檢測方法有很多，包括基于特征的辨識法、統計檢驗法、機器學習剖析法、異常步驟檢測法、內容細化研究法，以及模型辨識應對法等。我們會對以上多種檢測方法進行逐一的解釋說明。

1. 特征檢測：

入侵檢測系統常用的檢測方法有該技術，通過對網絡流量的各類特征進行深入分析，以識別惡意行為。典型特征包括源/目標IP地址、協議類型、端口號、報文長度、數據包頭部信息等。通過對這些特征的深入解析，入侵檢測系統能夠準確識別惡意行為，如異常增加的SYN報文、網絡掃描等。然而，此方法雖實施簡易、成本低廉，但同時也面臨著特征被規避或利用的風險。

2. 統計檢測：

統計檢測方法主要通過對網絡流量進行統計分析來判斷是否存在惡意行為。這種方法通?；诠粜袨榈慕y計特性，如攻擊頻率、攻擊源分布等。通過對這些統計特征進行分析，入侵檢測系統可以識別出惡意行為。這種方法的優點是不容易被規避或利用，缺點是需要大量的歷史數據來建立統計模型，同時對數據的實時性要求較高。

3. 異常檢測：

異常檢測方法通過檢測網絡流量中的異常行為來判斷是否存在惡意行為。比如銳捷網絡公司的內網安全事件處理神器RG-BDS-A（詳情點擊http://m.yeeliu.cn/cp/aq-dsjaq/bdsa/）。這種方法通過分析網絡流量中的統計特征，如異常的報文長度、異常的源/目標IP地址等，來識別出異常行為。這種方法的優點是能夠檢測到未知的惡意行為，缺點是需要預先定義異常行為的特征，同時可能會誤報正常行為。

4. 機器學習檢測：

近年來，機器學習入侵檢測方法發展迅速，通過訓練模型自動識別網絡流量中的惡意行為。常用方法有決策樹、支持向量機、神經網絡等。優點是能自動學習，缺點是對訓練數據質量要求高，泛化能力待提高。

5. 內容分析：

內容分析方法主要通過對網絡流量中的文本、圖像、音頻等內容進行分析來判斷是否存在惡意行為。這種方法通過對網絡流量中的內容進行分析，識別出異常的內容模式。這種方法的優點是能夠檢測到新型的惡意行為，缺點是需要大量的計算資源和專業知識。

總之，入侵檢測系統常用的檢測方法有哪些的知識很重要，對于入侵檢測系統的檢測應根據實際情況選擇合適的檢測方法，以達到好的檢測效果。