Saldırı tespit sistemleri
Gelişim Süreci

İlk erken saldırı tespit sistemi konsepti, 1980 yılında Ulusal Güvenlik Ajansı'ndaki James Anderson tarafından tanımlandı ve yöneticilerin denetim izlerini gözden geçirmesine yardımcı olmak için tasarlanmış bir takım araçlardan oluşuyordu. Kullanıcı erişim günlükleri, dosya erişim günlükleri ve sistem olay günlükleri denetim izlerine örnektir.
Fred Cohen 1987'de her davada bir saldırı tespit etmek mümkün olmadığını ve saldırıları tespit etmek için gerekli olan kaynakların kullanım miktarı ile birlikte büyüdüğünü belirtti.
Dorothy E. Denning, Peter G. Neumann'ın yardımıyla, bugün birçok sistemin temelini oluşturan bir saldırı tespit sistem modelini 1986'da yayınladı. Modeli, anomalilik tespiti için istatistikler kullandı ve SRI International'da, Sun iş istasyonlarında çalışan ve hem kullanıcı hem de ağ düzeyinde verileri göz önüne alabilen Intrusion Detection Expert System (IDES) adlı erken bir saldırı tespit sistemi ile sonuçlandı. IDES, bilinen saldırı tiplerini tespit etmek için kural tabanlı bir Uzman Sistem ve kullanıcının, bilgisayar sistemlerinin ve hedef sistemlerin profillerine dayalı istatistiksel bir anomalilik tespit bileşeni bulunan ikili bir yaklaşıma sahiptir. Lunt, üçüncü bir bileşen olarak yapay sinir ağı eklemeyi önerdi. Her üç bileşenin de bir çözümleyiciye rapor verebileceğini söyledi. SRI, 1993 yılında IDES'i, Yeni Nesil İzinsiz Giriş Algılama Uzman Sistemi (NIDES) ile takip etti.
P-BEST ve Lisp kullanan uzman bir sistem olan Multics saldırı tespit ve uyarı sistemi (MIDAS), Denning ve Neumann'ın çalışmalarına dayanılarak 1988'de geliştirildi. Haystack, aynı zamanda denetim yollarını azaltmak için istatistikler kullanarak o yıl geliştirildi.
1986'da Ulusal Güvenlik Ajansı, Rebecca Bace bünyesinde bir saldırı tespit sistemi araştırma transfer programını başlattı. Bace, daha sonra 2000 yılında saldırı tespit konusundaki metni yayınladı.
Wisdom & Sense (Wisdom & Sense), 1989'da Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'nda geliştirilen, istatistiğe dayalı bir anormallik dedektörüdür. W & S, istatistiksel analize dayalı kurallar yarattıktan sonra anomali tespiti için bu kuralları kullandı.
1990'da, Zamana Dayalı Endüktif Makine (TIM), VAX 3500 bir bilgisayarda Common Lisp'de sıralı kullanıcı modellerinin endüktif öğrenmesini kullanarak anomali tespit etmiştir. Ağ Güvenlik İzleme (NSM), bir Sun-3/50 iş istasyonunda anomallik tespiti için erişim matrisleri üzerinde maskeleme gerçekleştirdi. Bilgi Güvenliği Görevlisi Asistanı (ISOA), istatistikler, profil denetleyici ve uzman sistem gibi çeşitli stratejileri göz önüne alan 1990 yılındaki bir prototipdi. AT & T Bell Laboratuvarlarındaki Bilgisayarİzleme, denetim verileri azaltma ve saldırı tespiti için istatistik ve kurallar kullandı.
Sonra, 1991'de California Üniversitesi'ndeki araştırmacılar Davis, aynı zamanda uzman bir sistem olan bir prototip Dağıtık Saldırı Tespit Sistemi (DIDS) oluşturdu. 1991'de Ağ Anomali Tespiti ve Saldırı Reporter (NADIR), Los Alamos Ulusal Laboratuvarında Integrated Computing Network (ICN) 'de geliştirilen bir prototip saldırı tespit sistemiydi ve Denning ve Lunt'un çalışmalarından büyük ölçüde etkilendi. NADIR istatistik tabanlı bir anomallik detektörü ve bir uzman sistem kullandı.
Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı, libpcap verilerinden paket analizinde kendi kural dilini kullanan 1998'de Bro'yu ilan etti. 1999'da Ağ Uçuş Kaydedici (NFR) da libpcap'ı kullandı. APE, aynı zamanda Kasım 1998'de libpcap kullanan bir paket dinleyicisi olarak geliştirildi ve bir ay sonra Snort olarak değiştirildi. APE, o zamandan beri 300.000'den fazla aktif kullanıcısıyla dünyanın en çok kullanılan saldırı tespit ve önleme sistemi haline geldi.
2001'de Denetim Veri Analizi ve Madenciliği (ADAM) saldırı tespit sistemi sınıflandırmaları için kuralların profillerini oluşturmak için tcpdump kullandı. 2003 yılında Yongguang Zhang ve Wenke Lee mobil düğümleri olan ağlarda saldırı tespit sisteminin önemini tartışmaktadır.
2015 yılında Viegas ve arkadaşları, örneğin Nesnelerin İnterneti  (IoT) uygulamaları için anomali tabanlı bir saldırı tespit motoru önerdi. Teklif, Atom CPU'da bir Karar Ağacı, Naive-Bayes ve k-Nearest Neighbors sınıflandırıcılarının uygulanması için enerji verimliliği sağlayan bir anomallik tespiti ve bir FPGA'deki donanım dostu uygulama için makine öğrenimini uygular. Literatürde, her sınıflandırıcıyı yazılım ve donanımda eşdeğer olarak uygulayan ilk çalışma bu ve her ikisinde de enerji tüketimini ölçen bir çalışmaydı. Buna ek olarak, yazılım ve donanımda uygulanan ağ paket sınıflandırmasını yapmak için kullanılan her bir özelliği ayıklamak için enerji tüketiminin ölçülmesi ilk kez gerçekleştirildi.