期望与现实：实践中评估入侵检测系统
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究通过实证比较最近的入侵检测系统，以客观比较它们，帮助用户根据需求选择最合适的解决方案。我们的结果表明，没有一个解决方案是最好的，而是依赖于外部变量，如攻击类型、复杂性和数据集的网络环境。因此，虽然我们发现深度神经网络在测试数据集上具有最高的平均 F1 分数，但它并不总是表现最好的。我们进一步讨论了来自文献和项目存储库的使用入侵检测系统的困难，这使得对于入侵检测系统选择的明确结论变得复杂。
本研究比较了最近的入侵检测系统，发现没有一个解决方案是最好的，而是依赖于攻击类型、复杂性和网络环境等外部变量。深度神经网络在测试数据集上具有最高的平均 F1 分数，但并不总是表现最好。使用入侵检测系统的困难使得选择变得复杂。
