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入侵检测是指监视或在可能的情况下，阻止入侵者试图控制自己的系统或网络资源的各种努力。它是用于检测任何损害或企图损害系统的机密性、完整性或可用性的行为的一种网络安全技术。它通过监视受保护系统的状态和活动，采用异常检测或误用检测的方式，发现非授权的或恶意的系统及网络行为，为防范入侵行为提供有效的手段。
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入侵检测系统要解决的最基本的两个问题是如何充分并可靠地提取描述行为特征的数据，以及如何根据特征数据，高效并准确地判断行为的性质。由系统的构成来说，通常包括数据源（原始数据）、分析引擎（通过异常检测或误用检测进行分析）和响应（对分析结果采用必要和适当的措施）三个模块。
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入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。
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（1）特征检测。假设入侵者活动可以用一种模式来表示，系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。它可以将已有的入侵方法检查出来，但对新的入侵方法无能为力。其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象，又不会将正常的活动包含进来。
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（2）异常检测。假设入侵者活动异常于正常主体的活动，根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。异常检测的难题在于如何建立“活动简档”及如何设计统计算法，从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
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入侵检测系统常用的检测方法有特征检测、统计检测与专家系统。据公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心的报告，国内送检的入侵检测产品中95%是属于使用入侵模板进行模式匹配的特征检测产品，其他5%是采用概率统计的统计检测产品与基于日志的专家知识库系统产品。
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（1）特征检测。对已知的攻击或入侵的方式做出确定性的描述，形成相应的事件模式。当被审计的事件与已知的入侵事件模式相匹配时，即报警。原理上与专家系统相仿。其检测方法上与计算机病毒的检测方式类似。目前基于对包特征描述的模式匹配应用较为广泛。该方法预报检测的准确率较高，但对于无经验知识的入侵与攻击行为无能为力。
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（2）统计检测。统计模型常用于异常检测，在统计模型中常用的测量参数包括审计事件的数量、间隔时间及资源消耗情况等。常用的入侵检测5种统计模型为操作模型、方差、多元模型、马尔柯夫过程模型和时间序列分析。统计方法的最大点是它可以“学习”用户的使用习惯，从而具有较高检出率与可用性。但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律，从而穿过入侵检测系统。
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（3）专家系统。用专家系统对入侵进行检测，经常针对的是有特征入侵行为。所谓的规则，即是知识，不同的系统与设置具有不同的规则，且规则之间往往无通用性。专家系统的建立依赖于知识库的完备性，知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性。入侵的特征抽取与表达是入侵检测专家系统的关键。运用专家系统防范有特征入侵行为的有效性完全取决于专家系统知识库的完备性。
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