在網(wǎng)絡(luò)空間中，入侵檢測和響應(yīng)系統(tǒng)的主要目標是識別潛在的惡意行為并迅速采取措施。然而，傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)通常依賴于預(yù)定義的特征和靜態(tài)規(guī)則集，容易被新型和變種攻擊所繞過。此外，即使檢測到入侵，人工響應(yīng)往往需要耗費大量時間和資源，導致?lián)p失進一步擴大。因此，研究和開發(fā)一種自動化、智能化的網(wǎng)絡(luò)入侵響應(yīng)系統(tǒng)成為當前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要任務(wù)。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，通過利用機器學習和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)流量和日志數(shù)據(jù)進行分析，可以動態(tài)識別異常行為，降低網(wǎng)絡(luò)攻擊帶來的風險和損失。該方法不僅可以減輕安保人員的工作負擔，還可以在網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生的第一時間內(nèi)采取有效措施，最大程度地保護網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)安全。