# Wykrywanie zagrożeń i włamań EN: **Threat and intrusion detection** · id `threatdetection` · aliases: intrusion detection, threat detection, detection engineering with ML, wykrywanie intruzów, IDS Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w cyberbezpieczeństwie](https://aiatlasgraph.com/t/cyberai.md) › Wykrywanie zagrożeń i włamań ## Description - PL: Modele wykrywające ataki w ruchu sieciowym, logach systemów i poczcie: klasyfikacja znanych wzorców i wykrywanie odstępstw od normy. - EN: Models that detect attacks in network traffic, system logs and email: classifying known patterns and flagging departures from normal behaviour. ## In one sentence - PL: Systemy, które obserwują sieć, serwery i skrzynki pocztowe i podnoszą alarm, gdy dzieje się coś podobnego do ataku. - EN: Systems that watch networks, servers and mailboxes and raise an alarm when something looks like an attack. ## Problem it solves - PL: Włamanie potrafi tygodniami ukrywać się wśród miliardów zwykłych połączeń i wpisów, których żaden człowiek nie przejrzy. - EN: An intrusion can hide for weeks among billions of ordinary connections and log lines that no person could read. ## What it does - PL: Jak czujnik dymu, który zna zapach zwykłego gotowania: milczy przy codziennym ruchu i reaguje na to, co odbiega od normy. - EN: Like a smoke detector that knows the smell of everyday cooking: stays quiet at normal activity and reacts to what is out of line. ## Everyday example - PL: Firmowy serwer o trzeciej w nocy zaczyna wysyłać gigabajty danych na nieznany adres; system blokuje połączenie i budzi dyżurnego. - EN: A company server starts sending gigabytes of data to an unknown address at 3 a.m.; the system blocks the connection and wakes the on-call engineer. ## This concerns you if you… - PL: zarządzasz siecią lub serwerami w firmie - PL: dostajesz alerty z systemów bezpieczeństwa - PL: budujesz detektory anomalii - EN: run a network or servers at a company - EN: receive alerts from security tools - EN: build anomaly detectors ## Keywords network intrusion detection · NIDS · anomaly-based detection · log anomaly detection · DeepLog · phishing detection · SIEM · UEBA · CICIDS2017 · Zeek ## How it works - PL: Detekcja oparta na sygnaturach łapie znane ataki, a modele uczone dodają klasyfikację przepływów sieciowych, wykrywanie anomalii w sekwencjach logów i analizę treści wiadomości. Wyniki trafiają do systemów SIEM, gdzie łączy się je z regułami i kontekstem zasobów. - EN: Signature-based detection catches known attacks, while learned models add network-flow classification, anomaly detection over log sequences and message content analysis. Outputs feed SIEM systems, where they are combined with rules and asset context. ## Limits - PL: Ataki są rzadkie, a normalny ruch bardzo zmienny, więc detektory anomalii generują wiele fałszywych alarmów. Publiczne zbiory danych są stare i nierealistyczne. Model rzadko wyjaśnia, dlaczego coś uznał za atak, co utrudnia reakcję. - EN: Attacks are rare and normal traffic highly variable, so anomaly detectors raise many false alarms. Public datasets are old and unrealistic. Models rarely explain why something was flagged, which slows response. ## Key terms - PL: **IDS**: System wykrywania włamań obserwujący ruch lub zdarzenia na komputerach. - PL: **sygnatura**: Znany wzorzec konkretnego ataku, wyszukiwany dosłownie. - PL: **SIEM**: System zbierający i korelujący zdarzenia bezpieczeństwa z całej organizacji. - EN: **IDS**: An intrusion detection system watching traffic or host events. - EN: **signature**: A known pattern of a specific attack, matched literally. - EN: **SIEM**: A system that collects and correlates security events across an organisation. ## Know first - [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md) - [Niezbalansowane klasy i wartości odstające (Class imbalance and outliers)](https://aiatlasgraph.com/t/classimbalance.md) ## Subtopics (6 direct, 7 in total) - [Analiza zachowań użytkowników i zagrożenia wewnętrzne (UEBA) (User and entity behaviour analytics (UEBA) and insider threat detection)](https://aiatlasgraph.com/t/ueba.md): Modelling the typical behaviour of accounts, users and devices in an organisation and detecting deviations that suggest a hijacked account or a malicious insider. - [Wykrywanie anomalii w logach systemów (Log anomaly detection)](https://aiatlasgraph.com/t/loganomaly.md): Learning models of event sequences from system and application logs to detect unusual runs that signal failures or attacks. - [Parsowanie logów do szablonów zdarzeń (Automated log parsing)](https://aiatlasgraph.com/t/logparsing.md): Automatically splitting raw log messages into a fixed event template and variable parameters, as the first step in anomaly detection and diagnostics. - [Wykrywanie ataków na grafach pochodzenia zdarzeń systemowych (Provenance-graph-based intrusion detection)](https://aiatlasgraph.com/t/provenanceids.md): Detecting long-running stealthy attacks by analysing dependency graphs between processes, files and network connections in an operating system. - [Wykrywanie losowo generowanych domen (DGA) (Detection of algorithmically generated domains (DGA detection))](https://aiatlasgraph.com/t/dgadetect.md): Classifying domain names as algorithmically generated by malware to reach its command server, often from the character string alone. - [Wykrywanie phishingu (Phishing detection)](https://aiatlasgraph.com/t/phishingdetect.md): Classifying messages, URLs and webpages as phishing from their content, URL representation and visual similarity to legitimate brands. - [Wykrywanie włamań w ruchu sieciowym (Machine-learning network intrusion detection)](https://aiatlasgraph.com/t/networkids.md): Classifiers and anomaly detectors trained on network flows and packets, separating normal traffic from attacks. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md) ## Sources - [Large Language Models for Cyber Security: A Systematic Literature Review]() `xu-llm4security-survey-2024` · by Hanxiang Xu, Shenao Wang, Ningke Li, Kailong Wang, Yanjie Zhao, Kai Chen, Ting Yu, Yang Liu, Haoyu Wang - [Outside the Closed World: On Using Machine Learning for Network Intrusion Detection]() `sommer-paxson-closed-world-2010` · by Robin Sommer, Vern Paxson --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/threatdetection · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30