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。     

对Snort系统中BM模式匹配算法的研究与改进

BM模式匹配算法是Snort入侵检测系统中的核心算法,BM模式匹配的效率决定了Snort入侵检测系统的性能.笔者简单的介绍了Snort入侵检测系统,对BM算法的分析和研究做了详细的阐述,对于改进的BM算法也做了初步研究.     

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.     

Snort中BM模式匹配算法的研究与改进

首先详细的阐述了入侵检测系统Snort的BM模式匹配算法的思想,在此基础上提出了一种改进的BM算法,该算法在重复后缀较多的情况下,能有效的加快模式匹配的速度,提高入侵检测的效率.     

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。     

一种改进的多模式匹配算法在Snort中的应用

模式匹配算法是入侵检测系统的重要组成部分。为进一步提高入侵检测系统的性能和效率,提出一种新的多模式匹配算法——完全自动机匹配算法(CA-AC算法),并将其应用于入侵检测系统Snort中。该算法是对Aho-Corasick算法的改进,根据新算法进行状态转换使得自动机状态减少,相应节约了存储空间。分析了算法的复杂度。实验表明,完全自动机算法在Snort中的应用改进了算法的性能,提高了Snort系统的规则检测效率。     

一种BM模式匹配算法的改进

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种重要算法。在分析了BM算法以及相关算法的基础上,提出了一种新的改进算法——BMI算法。该算法借鉴了BM算法的思想,并利用了下一字符和末字符的单一性和组合性,有效地提高了最大位移出现的概率。实验测试结果表明该算法能够有效提高匹配过程的效率。     

基于Snort的入侵检测规则匹配技术研究

入侵检测系统(IDS)继数据加密、访问控制、防火墙等安全技术之后,目前成为信息安全领域内一个活跃的研究课题。该文从IDS检测规则的规则匹配技术展开,并以网络入侵检测系统为例,介绍了几种不同类型规则匹配技术,并对开放源码的网络入侵检测系统—Snort2.6进行了详细的检测规则分析。     

Snort规则集的优化方法

高速网络的发展使得提高检测速度成为入侵检测系统面,临的关键问题。通过对Snort规则集优化方法的分析与比较,提出将活跃规则集划分与多子集划分相结合的方法,先从整体上优先选择要匹配的规则集,然后进行并行匹配,以提升入侵检测中规则匹配的效率。     

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.     

提高Snort规则匹配速度的新方法

对于基于特征的开源入侵检测系统Snort来说,如何提高规则匹配速度以适应高速网络的发展是关键。对Snort的规则匹配算法以及现有的两种著名的匹配算法BMH与BMHS算法进行比较分析,提出一种简单实用、易于理解的规则匹配改进算法。该算法通过减少模式串的移动次数以及增加最大移动距离m+1的出现次数来减少规则匹配所需要的时间,进而提高了Snort 规则匹配速度。实验测试结果表明该算法能够有效地提高Snort的规则匹配速度。     

基于频率的Snort规则集构造方法

为提高Snort入侵检测系统的规则匹配效率,提出一种基于频率的Snort规则集构造方法。Snort系统使用规则集对网络数据包进行匹配分析,发现入侵行为。通过计算数据包样本中各选项的频率,在构造规则树时,采用频率小先匹配的原则,减少匹配次数,提高系统效率。实验结果表明,与Snort2方法相比,该方法配合参数集合匹配的匹配效率较高。     

BM算法中函数shift的研究

建立BM算法中函数shift及其构造算法的严格的形式理论,对于BM算法及其各种变形的研究与改进是十分必要的。给出了shift的一个清晰的形式定义,引入模式串后缀的特征集及其最小值函数,通过特征集描述了shift的构造,从而严格建立了shift及其构造算法的理论基础。根据shift的构造定理与最小值函数的迭代计算方法,给出了shift的一个新的构造算法,证明了该算法具有线性的时间与空间复杂度。理论分析和计算结果表明,该算法比已有算法更简单,计算复杂度更低,因而更适合硬件实现。     

提高Snort规则匹配速度方法的研究与实现

当今的网络环境变得越来越复杂,网络安全管理员的工作不断加重,不经意的疏忽便有可能遗留下安全的重大隐患,同时,网上黑客教程和千余种入侵工具随手可得,使网络安全问题防不胜防。该文对开放源代码入侵检测系统Snort的规则匹配算法进行分析,重新构造了Snort搜索引擎,从而提高了规则匹配速度。     

提高Snort规则匹配速度方法的研究与实现

文中对开放源代码入侵检测系统Snort的规则匹配算法进行分析，在深度优先搜索算法的基础上增加宽度优先搜索算法，并对规则匹配的次序进行动态调整，从而提高规则匹配的速度。     

基于WinPcap和Boyer-Moore的IDS的实现

文中提出并实现了一种Windows2000／XP操作系统下的基于WinPcap和Boyer-Moore的网络入侵检测系统,重点阐述了该系统的体系结构,WinPcap数据包捕获技术,以及入侵检测系统中字符匹配算法Boyer-Moore等关键技术。     

基于判定树的Snort规则集优化构造方法

为降低Snort2检测所耗费的CPU时间,针对端口分类所导致的规则重复构造问题,提出一种基于判定树的规则集有效划分方法,并对划分后的规则子集采用依据匹配项信息值的规则优化构造方式。实验通过高精度的时间测量结果证明该规则集优化构造方法使数据包检测所耗费的CPU时间比Snort2原方案平均降低45.9%。     

基于网络的入侵检测系统设计与实现

网络入侵检测系统是一种通过实时监测网络以发现入侵攻击行为的安全技术。随着入侵检测技术的发展进步,目前已经出现了各种各样的网络入侵检测系统。文章在综合分析各种入侵检测技术的基础上,构建了一个基于Snort的网络入侵检测系统,能快速发现入侵行为,实时报警,提高网络防御体系的完整性。该系统采用基于规则的网络信息搜索机制,对数据包进行内容的模式匹配,从中发现入侵和探测行为。     

Boyer-Moore串匹配算法的改进

在分析Boyer-Moore (BM)算法的基础上,提出了BM算法的一个新的变形。其基本思想是在算法的预处理阶段,对扩展模式串Pa建立好后缀规则,其中：P是模式串,a是字母表中的任一字符,既加大了已匹配后缀的长度,同时隐含了Sunday算法的坏字符规则,从而获得更大的窗口跳跃距离。理论分析证明,该算法具有线性最差时间复杂度和亚线性平均时间复杂度,空间复杂度为O(m(σ+1))。实验结果表明,该算法的实际性能与BM算法相比有明显改善,尤其适合小字母表的情形。     

基于反馈信息加速Snort规则匹配的研究与实现

实验表明某一类型的网络攻击事件在相对集中的时间内相对活跃,此外都相对沉寂。对于基于特征的开源入侵检测系统Snort来说,如何提高速度以适应高速网络的发展是关键。文中对Snort的规则匹配算法及其多种改进算法进行比较分析,提出了一种利用反馈攻击入侵频度及老化因子的新算法,在消除入侵频度记录历史影响的基础上,实时的更新规则匹配顺序,从而提高规则的匹配速度。