Web入侵检测系统高效多模式匹配算法*

针对Web入侵检测系统中存在的攻击模式误匹配与效率问题,提出了一种高效的多模式匹配算法MPMA。MPMA通过构建比较树,并在比较树的每个节点中记录下次比较的字符位置以提高比较效率,并利用（模式,偏移）信息对来搜索可能符合的匹配模式。详细的实验以及与现有算法的比较表明,提出的MPMA不仅适合于Web入侵检测系统,同时在时间、空间和匹配率性能上具有更高的效率。     

入侵检测系统中高效模式匹配算法的研究

在分析入侵检测系统中常用模式匹配算法的基础上,对BM(Boyer-Moore)算法进行了改进优化,提出了一种高效的单模式匹配算法-BMB(BM using Block)算法.并通过实验方法对BMB算法进行了性能检测.     

入侵检测系统中模式匹配算法的改进

入侵检测系统作为防火墙的合理补充,已经发展成为网络安全体系中的一个关键性组件.网络技术的飞速发展给入侵检测系统提出新的挑战,需要通过各种途径来提高系统性能,而模式匹配算法的优劣直接影响到入侵检测系统的核心模块——规则匹配模块的运行效率.通过对原有BM算法的深入分析,从如何增大模式不匹配时的滑动距离这一点出发,对BM算法进行改进与实现,并通过实验证明该方法提高了匹配效率.     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究

入侵检测是网络安全的最后一道防线,模式匹配算法是基于特征匹配的入侵检测系统中的核心算法,模式匹配的效率决定这类入侵检测系统的性能.本文对入侵检测系统中的模式匹配算法进行了综述,包括经典的单模式匹配算法--KMP算法、BM算法、RK算法和多模式匹配AC算法.对各种算法的性能进行了分析.最后提出了改进模式匹配算法效率的研究方向.     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究

入侵检测是网络安全的最后一道防线,模式匹配算法是基于特征匹配的入侵检测系统中的核心算法,模式匹配的效率决定这类入侵检测系统的性能。本文对入侵检测系统中的模式匹配算法进行了综述,包括经典的单模式匹配算法--KMP算法、BM算法、RK算法和多模式匹配AC算法。对各种算法的性能进行了分析。最后提出了改进模式匹配算法效率的研究方向。     

入侵检测系统中高效模式匹配算法的研究

基于特征匹配的网络入侵检测系统的性能主要受模式匹配算法的影响。文章在对流行的网络入侵检测系统snort深入剖析的基础上,侧重研究如何利用各种高效模式匹配算法来优化snort的性能。重点介绍了一种基于BM思想的多模式匹配算法——SSPBM算法,结果表明采用SSPBM算法可以较大提高网络入侵检测系统的检测性能。     

面向入侵检测的模式匹配算法改进

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。在检测过程中,模式匹配算法的效率决定了入侵检测系统的性能。针对入侵检测系统中模式匹配算法效率不高的缺点,在对入侵检测系统的BM模式匹配算法进行深入分析的基础上,提出了一种针对BM模式匹配算法的改进算法E-BM算法,通过实验测试结果表明该算法能够有效提高入侵检测效率。     

入侵检测系统中BM模式匹配算法的改进

随着计算机网络的持续快速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测技术也成为当前研究的热点.检测引擎作为入侵检测系统(IDS)的核心模块,基本上采用基于模式匹配的检测方法,模式匹配算法直接影响到系统的准确性和实时性能.文中介绍了目前最常用的BM模式匹配算法,以及其改进算法Boyer-Moore-Horspool(BMH)算法,在此基础上提出了另一种改进的BM算法.该算法减少了匹配次数,有效地加快了模式匹配的速度,提高了入侵检测的效率.     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究与改进

入侵检测系统的性能很大程度上取决于规则检测的效率,模式匹配算法是规则检测引擎的核心算法。对模式匹配算法进行了研究,重点分析了多模式匹配算法Wu—Manber算法。针对Wu—Manber算法在单字节模式串下移动距离短的不足,并结合网络数据包和入侵检测系统中规则的特点,提出了一种适合入侵检测系统的改进的模式匹配算法。该算法利用位示图方法解决了单字节模式串匹配的问题,增加了移动距离,提高了检测数据包与规则匹配的速度,提升了系统运行的效率。     

基于入侵检测的模式匹配算法的改进研究

针对入侵检测系统针对入侵检测系统对基于攻击特征的网络数据包的检测效率低和丢包率高的问题,在分析典型的模式匹配算法的基础上,结合入侵检测模式匹配特点,提出了一种改进的匹配算法。首先找到模式串中无重复字符集,然后在目标串中找到字符集中出现频率最小的字符进行目标串的模式匹配。实验证明,此算法对于入侵检测的模式匹配具有良好的匹配效率。     

入侵检测中的自适应模式匹配技术

模式匹配既是网络入侵检测系统（NIDS）的核心技术,也是NIDS中消耗资源最多的部分,并正在成为NIDS的性能瓶颈。现有的模式匹配算法大多采用静态定义的优化策略,没有考虑网络流量和入侵检测规则的特性。该文提出一种自适应的模式匹配算法AMPM,动态统计网络流量和规则组的特性,根据统计结果自动选择最合适的模式匹配算法。测试表明,AMPM使现有NIDS的性能提高了9．4％-29．1％,且对于大规则集具有更好的适应性。     

面向入侵检测的改进BMHS模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。分析几种常用模式匹配算法,提出一种基于BMHS的改进算法——N-BMHS算法。该算法对字符串进行双向模式匹配,引入一个新的数组s记录模式串中字符的出现次数,次数为1时可以利用已匹配的信息来辅助得到模式串的最大移动距离。实验结果表明,改进的模式匹配算法能减少比较次数,有效提高匹配速度。     

改进的模式匹配算法在入侵检测中的应用

随着网络技术的高速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测技术成为当今关注的焦点。模式匹配算法的性能对入侵检测系统影．响很大。在分析现有模式区配算法的基础上,提出了改进的AC_BM算法,该算法在文本与模式某次匹配失败后,跳过尽可能多的字符,实现更快的匹配过程。实验证明,改进后的算法大大提高了检测的性能。     

改进的模式匹配算法及在入侵检测中的应用

基于字符串匹配的检测方法是入侵检测系统中一类重要的分析方法。文中在分析现有模式匹配算法的基础上,针对入侵检测的特点,对一种允许插入模式匹配算法———计数过滤法进行了深入研究,提出了改进的计数过滤法。算法利用末位字符跳过尽可能多的字符,同时根据文本窗中字符的有序性,最大限度地减少验证次数,加快匹配速度,从而提高入侵检测的效率。     

面向入侵检测的单模式匹配算法性能分析

对基于规则的入侵检测系统来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性。文章针对入侵检测系统中的模式匹配问题,通过实验模拟,对若干种单模式匹配算法的性能进行分析,以得到适用于对大规模数据实时定位的高效单模式匹配算法。     

入侵检测中模式匹配算法的性能分析

模式匹配算法在入侵检测中有着广泛的应用,它直接影响到入侵检测系统的实时性能。论文主要研究了Boyer-Moore算法,Modified Wu—Manber算法,Exclusion—Based算法和Aho—Corasick算法。通过实验对上述四种算法在混合攻击和特定攻击的条件下进行了性能测试,根据实验结果,得出了不同算法的应用范围,为今后入侵检测系统开发者选择模式匹配算法提供了有价值的参考。     

基于混合模式匹配算法的网络入侵检测

为了提升中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)协同检测网络入侵的性能,本文提出了一种具有数据包有效载荷长度约束的CPU/GPU混合模式匹配算法(LHPMA)。在分析CPU/GPU混合模式匹配算法(HPMA)的基础上,设计了长度约束分离算法(LBSA)对传入数据包进行提前分类。利用CPU中的预过滤缓冲区对较长数据包进行快速预过滤,结合全匹配缓冲区将较短数据包直接分配给GPU进行全模式匹配,通过减少有效载荷长度的多样性,提升了CPU/GPU协同检测网络入侵的性能。实验结果表明,LHPMA增强了HPMA的处理性能,充分发挥了GPU并行处理较短数据包的优势,并且LHPMA提高了网络入侵检测的吞吐量。     

模式匹配及其改进算法在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统在网络安全中的作用越来越大.而在入侵检测系统中,模式匹配算法的好坏直接影响到入侵检测系统的性能.分析了入侵检测系统的单模式和高效多模式匹配算法,对算法的改进进行了讨论,并分析了入侵检测系统中模式匹配算法的效率和研究方向.