### 一种基于模糊综合评判的入侵异常检测方法
#### 引言
随着互联网技术的快速发展，网络安全问题变得日益严峻。为了保障网络安全，入侵检测技术成为了一个重要的研究领域。入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）的主要目标是识别那些试图非法访问或损害计算机系统的活动。根据检测原理的不同，入侵检测方法主要可以分为两类：滥用检测和异常检测。
- **滥用检测**：基于已知的攻击模式或行为特征来进行识别。
- **异常检测**：则侧重于识别偏离正常行为的活动。
异常检测方法能够检测到未知的攻击模式，但是其误报率通常较高。因此，如何提高异常检测的准确性、效率和可用性成为了研究的重点。
#### 基于模糊综合评判的异常检测方法（FJADA）
张剑和龚俭在2003年的《计算机研究与发展》期刊中发表的文章提出了一种新的面向网络的异常检测算法——FJADA。该算法结合了模糊数学理论，采用模糊综合评判工具来评估网络连接的“异常度”，进而判断该连接是否存在“入侵”行为。
##### 模糊综合评判原理
模糊综合评判是一种处理不确定性和模糊性的有效手段。在FJADA中，通过以下步骤实现对网络连接的异常度评估：
1. **定义语言变量**：首先定义了一系列语言变量，如“非常高”、“高”、“正常”、“低”等，用于描述不同属性的异常程度。
2. **构建隶属函数**：为每个语言变量构造相应的隶属函数，这些函数用于量化特定属性值与各语言变量之间的关联程度。
3. **单因素模糊评判**：对每个网络连接属性（如流量大小、连接频率等）进行模糊评判，得到各属性的语言值及其隶属度。
4. **综合评判**：将单因素评判结果进行加权求和或其它综合运算，最终得出整个网络连接的异常度评分。
##### 实验验证
文章中提到的实验结果显示，FJADA能够有效地检测出未知的入侵行为，并且具有较高的准确性。这表明，通过运用模糊综合评判工具，不仅能够提高异常检测系统的性能，还能在一定程度上减少误报率。
#### 总结
张剑和龚俭提出的基于模糊综合评判的异常检测方法FJADA为网络安全领域提供了一种新的解决方案。相较于传统的异常检测方法，FJADA通过模糊数学的理论基础，能够更加准确地评估网络连接的异常程度，从而更有效地识别潜在的入侵行为。这种方法不仅有助于提高异常检测的准确性，还能够减少误报率，这对于提升整体网络安全水平具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化FJADA中的隶属函数设计以及综合评判的策略，以适应不断变化的网络环境和攻击模式。
