传统的入侵检测系统跟与机器学习结合的入侵检测系统相比有哪些劣势

传统的入侵检测系统通常是基于规则或签名的方法，主要缺陷包括：

1. 强调已知攻击模式：传统的入侵检测系统只能检测已知的攻击模式，而无法检测未知攻击或新型攻击。

2. 难以应对复杂的攻击：现代攻击技术越来越复杂，传统的入侵检测系统往往难以识别这些复杂的攻击。

3. 高误报率：由于传统的入侵检测系统只能根据已知的攻击模式进行检测，因此往往容易产生误报。

而与机器学习结合的入侵检测系统则可以克服这些缺陷，主要优势包括：

1. 能够检测未知攻击：机器学习算法可以对未知攻击进行学习和识别，从而提高检测准确率。

2. 能够应对复杂的攻击：机器学习算法可以自动学习和适应不同的攻击模式，从而能够应对复杂的攻击。

3. 降低误报率：机器学习算法可以通过学习正常网络流量的特征来进行异常检测，从而降低误报率。