入侵检测系统常用的检测方法有很多，包括基于特征的辨识法、统计检验法、机器学习剖析法、异常步骤检测法、内容细化研究法，以及模型辨识应对法等。我们会对以上多种检测方法进行逐一的解释说明。

1. 特征检测：

入侵检测系统常用的检测方法有该技术，通过对网络流量的各类特征进行深入分析，以识别恶意行为。典型特征包括源/目标IP地址、协议类型、端口号、报文长度、数据包头部信息等。通过对这些特征的深入解析，入侵检测系统能够准确识别恶意行为，如异常增加的SYN报文、网络扫描等。然而，此方法虽实施简易、成本低廉，但同时也面临着特征被规避或利用的风险。

2. 统计检测：

统计检测方法主要通过对网络流量进行统计分析来判断是否存在恶意行为。这种方法通常基于攻击行为的统计特性，如攻击频率、攻击源分布等。通过对这些统计特征进行分析，入侵检测系统可以识别出恶意行为。这种方法的优点是不容易被规避或利用，缺点是需要大量的历史数据来建立统计模型，同时对数据的实时性要求较高。

3. 异常检测：

异常检测方法通过检测网络流量中的异常行为来判断是否存在恶意行为。比如尊龙时凯网络公司的内网安全事件处理神器RG-BDS-A（详情点击http://www.chloeyiu.com/cp/aq-dsjaq/bdsa/）。这种方法通过分析网络流量中的统计特征，如异常的报文长度、异常的源/目标IP地址等，来识别出异常行为。这种方法的优点是能够检测到未知的恶意行为，缺点是需要预先定义异常行为的特征，同时可能会误报正常行为。

4. 机器学习检测：

近年来，机器学习入侵检测方法发展迅速，通过训练模型自动识别网络流量中的恶意行为。常用方法有决策树、支持向量机、神经网络等。优点是能自动学习，缺点是对训练数据质量要求高，泛化能力待提高。

5. 内容分析：

内容分析方法主要通过对网络流量中的文本、图像、音频等内容进行分析来判断是否存在恶意行为。这种方法通过对网络流量中的内容进行分析，识别出异常的内容模式。这种方法的优点是能够检测到新型的恶意行为，缺点是需要大量的计算资源和专业知识。

总之，入侵检测系统常用的检测方法有哪些的知识很重要，对于入侵检测系统的检测应根据实际情况选择合适的检测方法，以达到好的检测效果。