在入侵检测系统（Intrusion
Detection
System,
IDS）中，机器学习模型已经得到了广泛的应用，并且展现出了较好的效果。IDS的主要目的是监控网络流量和系统行为，以便及时识别和响应潜在的安全威胁。随着网络攻击手段的不断演变和增长，传统的基于签名的IDS越来越难以应对新的、未知的威胁。
机器学习模型在IDS中的应用主要体现在以下几个方面：
1.异常检测：机器学习模型能够学习正常行为的模式，并以此为基础检测异常行为。这种方法对于零日攻击和未见过的攻击有一定的抵抗力，因为这些攻击的行为模式可能与正常行为显著不同。
2.分类和预测：
