基于Snort的入侵检测系统的研究与改进

入侵检测技术是一种主动保护网络资源免受黑客攻击的安全技术。可以弥补防火墙的不足,帮助网络快速发现网络攻击的发生,起着主动防御的作用,为网络安全提供实时的入侵检测及采取相应的防护手段。本文对提高Snort性能的核心技术进行分析,提出一种能够有效提高匹配效率的AC—wM的模式匹配算法,并对改进后的Snort系统进行测试,显著提高了系统的性能。     

基于Snort入侵检测系统的改进研究及其应用

互联网的发展给人们的生活带来了便捷,同时互联网的安全问题也成为一个无可回避的话题.从Snort入侵检测系统的特征入手,介绍了其在网络安全检测中的性能特点,并以校园网为例,介绍了其易于实现的应用价值.     

基于Snort的入侵检测系统的研究及BM算法的改进

入侵检测系统是传统被动方式的网络安全检测手段的重要补充,它是一种主动、实时、自动检测入侵行为的工具和手段。Snort是一个成熟的开放源代码的网络入侵检测系统,介绍了入侵检测系统的基本原理,研究了入侵检测系统Snort的体系结构、规则的解析流程和检测流程,对Snort的BM字符匹配算法进行深入研究,提出了BM字符匹配算法的改进方法。     

入侵检测系统Snort的研究及其使用

本文介绍了入侵检测系统Snort的基本原理,研究了它的体系结构、规则的解析流程和检测流程,详细分析了主要源代码,然后详细研究了Snort中一种重要的多模式匹配算法AC_BNFA,最后给出了Snort在网络入侵检测方面的使用,并对检测数据进行了分析,说明snort是一个有效的入侵检测系统。     

入侵检测系统Snort的不足与改进

近年来,互联网在国际上得到了长足的发展．因此网络本身的安全性问题也就显得更为重要．而入侵检测则是这两年来在网络安全领域比较热门的技术。Snort是一款非常优秀的基于误用的入侵检测系统。它是主要采用C语言编写的开源软件．在开放源代码软件界非常有名,而且很实用。     

构建基于Snort的分布式入侵检测系统

分布式入侵检测是入侵检测发展的一个新方向，本文讨论了一种基于Snort，协同使用．ACID，MySQL，PHP，Apache的分布式入侵检测系统的设计与实现，并对这一实现进行总结，提出今后的发展方向。     

基于Snort入侵检测系统模式匹配改进算法研究

网络技术的应用已经从传统的小型业务系统逐渐扩展到大型的关键业务系统中,但是在浩瀚的Internet网络中,系统容易受到外界的攻击与破坏,信息被窃取和修改等网络安全问题越来越严重.研究现有的snort入侵检测系统算法,并进行优化改进,使其在实际应用中提高信息安全防范能力.     

基于改进的BM算法在Linux入侵检测系统中的应用

研究BM算法,利用模式串末字符以及坏字符的惟一性等特性来改进算法,并将其应用到Linux入侵检测系统中。实验结果表明,改进后的算法可显著减少比较次数,加快匹配进程,提高了效率。     

基于Snort的入侵检测系统的研究

随着互联网的不断发展,入侵检测系统已变成计算机网络安全防范体系的重要组成部分之一。本文是在介绍了入侵检测系统的基本原理的基础上,从体系结构、工作原理两个方面分析了Snort入侵检测系统,并介绍了怎样根据自己的网络环境,编写规则来保护网络的安全。     

基于Snort的IPv6入侵检测系统的研究

本文以著名的开源网络入侵检测系统Snort为基础，通过跟踪国内外网络入侵检测系统的研究动向和Snort的研究热点，在对Snort源代码进行分析的基础上，提出Snort系统在IPv4向IPv6过渡阶段的相应改造方案。通过构造IPv6检测规则，添加IPv6解码模块，IPv6分段重组，IPv6快速检测算法以及对过渡技术的支持，实现了一套同时支持IPv4、IPv6和过渡技术的入侵检测系统。     

校园网分布式入侵检测系统设计

本文引入主动安全防护的分布式入侵检测系统,并通过协议分析和模式匹配的检测方法大大提高入侵检测系统的检测速度和准确性。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统设计与实现

设计了一个基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了聚类分析模块、异常检测引擎和关联分析器。该系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为,而且能提升检测的速度,在达到实时性要求的同时,解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

入侵检测系统中分层报警处理模型的研究*

针对入侵检测系统中报警泛滥的问题,提出了一种分层的报警数据处理模型,在不同层次对报警数据进行了过滤、归约、融合和关联。在过滤阶段,建立了知识库对误警进行了消除;在归约阶段,设计了归约算法,可以实时消除报警中的重复信息;在融合阶段,设计了一种基于聚类的融合算法,可以实时消除报警中的相似信息;在关联阶段,首先用频繁片段算法对训练数据进行了分析,发现其中的入侵模式,然后再以这些模式建立知识库,为基于聚类的关联算法提供攻击的相似信息以发现入侵模式。通过上述处理,减少了报警中的错误信息和无用信息,减轻了系统和管理员     

基于本体的入侵检测研究

对入侵行为之间的相关性进行清楚的描述,从而对协同式入侵做出判断,降低误警率,是入侵检测领域的重点和热点问题,本文在概要分析了误警产生的原因的基础上,重点讨论了基于本体的入侵检测框架。     

基于互信息可信度的贝叶斯网络入侵检测研究

传统贝叶斯入侵检测算法没有考虑不同属性和属性权值对入侵检测结果的影响,因此分类准确率不够高.针对传统贝叶斯入侵检测算法存在的不足,提出基于互信息可信度的贝叶斯网络入侵检测算法.在综合考虑网络入侵检测数据特点和传统贝叶斯分类算法优点的基础上,用互信息相对可信度进行特征选择,删除一些冗余属性,把互信息相对可信度作为权值引进贝叶斯分类算法中,得到优化的贝叶斯网络入侵检测算法(MI-NB).实验结果表明,MI-NB算法能大大降低分类数据的维数,比传统贝叶斯入侵检测算法及改进算法有更高的分类准确率.     

一种粗糙集-决策树结合的入侵检测方法

针对入侵检测系统收集数据海量、高维、检测模型复杂和检测准确率低等问题,采用粗糙集属性约简的优势寻找与判断入侵与否相关的属性,利用决策树分类算法生成模型并对网络连接进行入侵预测分类检测,从而提出了一种粗糙集属性约简和决策树预测分类相结合的网络入侵检测方法.实验结果表明,该方法在入侵检测准确率上有很大的提高,对DoS攻击、Probe攻击和R2L攻击的检测效果均有所提高,同时大大降低了检测的误报率.     

基于异质信息的入侵检测警报过滤机制

通常误用检测所定义的攻击特征仅限于单一信息,如网络信息或主机信息,而由单一信息所产生的警报,由于针对某些攻击无法精确做出判断,所以误报比例相对较高。针对基于误用检测的网络入侵检测系统,建立了一个警报过滤机制。经过分析,可以找出攻击成功时所需具备的环境条件以及所会呈现的各种不同来源性质的攻击特征,入侵检测系统可据此在发现可疑入侵时,加以及时确认核查。通过运用这些异质信息,可明显减少误报的发生,提高了入侵检测报警的正确率。     

入侵检测工具-Snort剖析

入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)是信息安全体系结构的重要组成部分。简要介绍了入侵检测系统的原理、分类、研究方法。Snort是一个开源的入侵检测系统。从系统架构、程序流程、规则集、压力测试等方面对Snort1．8．6版本进行了详细剖析,最后给出了对Snort的评价。     

一种优化入侵检测系统的方案

基于特征的入侵检测系统是目前的入侵检测技术的主流。文中提出了一种针对每一个网络报文,即时的创建一个单一的特征集合来进行匹配的方案,从而减少了匹配的工作量,提高了系统的效率。     

不确定聚类算法及其在入侵检测系统中应用

聚类算法是一种无监督分类方法,能够很好地应用于入侵检测、模式识别中。结合入侵数据集的特点,通过定义两个新的隶属程度判断准则参数,提出了一种新的隶属关系不确定的可能性模糊聚类算法,并给出了具体算法实现。该算法实现了对入侵数据集的自主学习和检测过程。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。