什么是基于异常和基于误用的入侵检测方法？各有什么特点

基于异常的入侵检测方法是通过分析计算机系统正常行为的模式，来检测异常行为的方法。它们通常使用机器学习算法，如聚类和神经网络，来学习系统的正常行为，并使用这些知识来检测异常行为。这种方法的主要优点是，它可以检测到未知的攻击，因为它不需要明确的攻击特征来工作。然而，这种方法的缺点是它可能会错过一些攻击，因为它可能会将一些正常行为视为异常行为。

基于误用的入侵检测方法是通过识别已知的攻击特征来检测入侵的方法。这种方法通常使用规则或签名来识别攻击。这种方法的优点是它可以很好地检测已知的攻击，因为它们依赖于已知的攻击特征。然而，这种方法的缺点是它无法检测未知的攻击，因为它们没有与之相对应的规则或签名。