2 duhok Polytechnic University，Duhok，Kurdistan地区，伊拉克电子邮件：1 aqeel.hanash@auas.edu.edu.krd，2 adnan.mohsin@dpu.edu.edu.kr.kr.kr.kr--摘要 - 全球互联网继续传播，呈现出众多升级危险，具有巨大的潜在危险。现有的静态检测系统需要经常更新基于签名的数据库，并仅检测已知的恶意威胁。目前正在努力开发可以利用机器学习技术准确检测和分类危险内容的网络入侵检测系统。这将导致所需的整体工作量减少。网络入侵检测系统是通过各种机器学习算法创建的。审查的目的是为现有的基于机器学习的侵入检测系统提供全面的概述，目的是协助参与网络入侵检测系统的人。关键字：入侵检测系统，机器学习，SVM，随机森林。