摘要
随着互联网和信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测作为网络安全防御的重要组成部分，其研究具有重要的现实意义。
入侵检测旨在识别网络或系统中发生的恶意活动，及时采取措施阻止攻击，保障网络安全。
传统的入侵检测方法通常难以应对日益复杂多变的网络攻击手段，而多目标演化算法具有全局搜索、自适应等优点，为解决入侵检测问题提供了新的思路。
本文首先介绍了入侵检测和多目标演化算法的相关概念，然后综述了多目标演化算法在入侵检测中的研究现状，包括特征选择、检测模型优化等方面的应用，分析了不同算法的优缺点和适用场景。
最后，对基于多目标演化算法的入侵检测研究方向进行了展望。
关键词：入侵检测；多目标演化算法；特征选择；检测模型；网络安全
#1.1入侵检测入侵检测技术是指通过对计算机网络或系统中的事件进行监视和分析，从中发现并报告可能违反安全策略的行为或异常现象，是一种主动的安全防护技术[12]。
入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem,IDS)则是实现入侵检测功能的软件或硬件系统，其基本功能包括数据收集、特征提取、模式匹配和报警响应等。
#1.2多目标演化算法多目标演化算法(Multi-objectiveEvolutionaryAlgorithm,MOEA)是一类模拟自然界生物进化过程的优化算法，用于解决同时优化多个目标函数的问题[11]。
与单目标优化算法不同，多目标优化算法旨在找到一组Pareto最优解集，这些解在多个目标之间取得了平衡，不存在任何一个解在所有目标上都优于其他解。
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