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入侵检测系统(IDSS)是必不可少的网络安全组合。以前的网络攻击检测方法更多地依赖于签名和规则来检测网络攻击,尽管过去十年来范式发生了变化,机器学习(ML)实现了更有效,更灵活的统计方法。,ML目前无法将网络安全信息集成到其内部运作中。本文介绍了网络知情性,这是一个新的指标,考虑到网络安全信息,以更明智地表示绩效,受到遇到的攻击的严重性的影响。该指标在网络安全方面使用了事实:共同的漏洞评分系统(CVSS)。在两个公共数据集上的结果表明,这种新的度量标准验证了使用通用指标获得的结果。此外,这种新的度量强调了基于ML的IDSS,优先考虑了严重攻击的高度绩效,这对通用指标看不到。因此,这个新的指标通过弥合ML和网络安全之间的差距很好地完成了通用指标。