网络入侵检测系统中的模式匹配算法优化研究

在网络安全问题的研究中,模式匹配是网络安全入侵检测中一种常用检测算法,由于网络规模越来越大,传统的模式匹配算由于入侵数目和空间消耗太大,常出现无效匹配和漏配现象,导致检测准确率低等难题.为了提高检测准确率及加快检测速度,提出了一种改进的模式匹配网络入侵榆测算法(IACBM).IACBM 首先在侵检测中引入了BMH和QS算法的跳跃思想,简化跳跃规则,有效防止了无效匹配和漏配,然后匹配方式采用单模式匹配(BM)算法和多模式匹配(AC)算法相结合的混合方式,增强了入侵检测算法的灵活性,最后利用DARPA网络入侵数据对IACBM算法进行验证性实验.实验结果表明,相对于传统网络模式匹配入侵检测算法BM、AC和ACBM,IACBM入侵检测速度加快,同时检测准确率平均提高5%以上.IACBM算法是一种高效、安全的网络入侵检测算法.     

计算机网络入侵检测系统的多模式匹配算法

为了使网络入侵检测系统能够在高速网络环境中有效的开展工作,实现计算机网络入侵检测系统的多模式匹配算法优化设计.首先,对网络入侵检测的算法与原理进行全面分析.其次,对网络入侵检测系统多模式匹配算法的优化思想进行描述,描述多模式匹配算法,对算法进行实现,使模式匹配算法效率得到提高,以此提高系统检测能力.通过测试结果表示,优化后多模式匹配算法能够使网络检测系统的检测性能得到提高.     

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。     

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。     

基于网络入侵检测系统的改进BM模式匹配算法研究

对目前常见的网络入侵检测系统中模式匹配算法进行研究总结,针对著名的Snort中的模式匹配算法,进行了详细分析和对比.以求取优化检测效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,设计基于网络入侵检测系统的改进BM模式匹配算法.将该改进BM模式匹配算法应用到实际网络入侵检测过程中,针对处理结果进行科学评价.通过实例的应用,验证了提出算法的可行性和高效性.     

入侵检测系统中的快速多模式匹配算法

网络入侵检测系统常常依赖于精确的模式匹配技术，依赖于算法的选择、实现以及使用频率。这种模式匹配技术可能成为入侵检测系统的瓶颈，为了跟上快速增长的网络速度和网络流量，Snort(开放源代码的网络入侵检测系统)中采用了快速多模式匹配算法，本文描述了Snort中一种引入注目的快速多模式匹配算法及其对系统性能的改进。     

网络入侵检测系统模式匹配算法研究

模式匹配算法是网络入侵检测中的关键所在,它直接影响到网络入侵检测系统的实时检测性能.引入4种模式匹配算法,分析其工作原理,通过实验对上述4种算法进行了性能测试.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.     

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。     

基于Snort的改进BMH单模式匹配算法研究

对目前常见的网络入侵检测系统中模式匹配算法进行研究总结,针对著名的Snort中的模式匹配算法,进行了详细分析和对比。基于现存BMH等算法思想,以求取优化检测效率为目标,提出了一种基于Snort的改进BMH模式匹配算法。将改进的BMH模式匹配算法应用到实际网络入侵检测过程中,针对处理结果进行科学评价。通过实例的应用,验证了改进算法的可行性和高效性。     

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。     

机器学习在网络入侵检测中的应用

随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向。网络攻击日益频繁,传统的安全防护产品存在漏洞, 入侵检测作为信息安全的重要防护手段弥补了防火墙的不足,提供了有效的网络入侵检测措施,保护网络安全。然而传统的入侵检测系统存在许多问题,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测,提高了入侵检测的效率,降低了漏报率和误报率。本文首先简要介绍机器学习的部分算法,然后对机器学习算法在网络入侵检测中的应用进行深入的分析,比较各个算法在入侵检测应用中的优势和缺点,最后总结了机器学习的应用前景,为获得性能良好的网络入侵检测和防御系统奠定基础。     

Ad hoc网络中双向快速字符串匹配算法

网络入侵检测系统的原始AC算法采用单向匹配,由于样本数量增加使得比对时间延长,因此提出了一种高效的多模式匹配算法—双向快速字符串匹配算法,该算法采用有限自动机、正反双向匹配的方式,与单向匹配算法相比,提高入侵检测速度3倍左右。对该算法进行了性能分析,并将其与已有算法进行性能比较。仿真实验结果表明,提出的R} AC算法比其他算法有更好的优势,能够提高Ad hoc网络入侵检测的效率。     

SVM在网络流量异常检测中的应用研究

传统的异常入侵检测算法存在误报、漏报率高等问题。为此,将支持向量机应用于网络流量异常检测,提出一种基于支持向量机的网络流量异常检测模型。实验证明,该模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明了采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。     

基于特征值的多模式匹配算法及硬件实现

针对当前各种模式匹配算法处理速率缓慢,无法满足高速网络入侵检测需求的现状,文章首次提出了一种全新的基于特征值的多模式匹配算法。该算法运用两次匹配的思想,并且由简单硬件实现,解决了多模式匹配算法很难用硬件实现的难题,大幅度地提高了系统的匹配速率。通过实验验证该算法完全可以满足高速网络中入侵检测、文本搜索、病毒扫描、信息查询等数据处理的要求。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

入侵检测系统的安全性及发展趋势研究

网络入侵随着计算机网络的发展与应用而越加频繁,造成的网络安全问题日益突出。而传统的防火墙以及数据加密技术不能满足网络安全的需要,使得入侵检测技术成为了目前研究的热点。与传统的被动防御不同的是,这种技术能够主动地实时跟踪各种危害系统安全的入侵行为,并做出及时的响应。因此,开展对入侵检测方面的研究更有深远意义。本文主要就入侵检测的安全性进行探讨,并分析目前入侵检测技术存在的问题及未来的发展趋势。     

一种有效的多模式并行匹配算法

本文给出了一种新的基于模式树构造的多模式并行匹配算法,算法高效简单且实现了匹配的并行化,特别适合于信息检索,模式识别,入侵检测等的方面的多关键字查找。对比分析表明,新算法有较大的移动步长,能够有效减少了实际匹配的规模,使时间和资源消耗均得到了降低,提高了查找速度。     

一种有效的多模式并行匹配算法

本文给出了一种新的基于模式树构造的多模式并行匹配算法，算法高效简单且实现了匹配的并行化，特别适合于信息检索，摸式识别，入侵检测等的方面的多关键字查找。对比分析表明，新算法有较大的移动步长，能够有效减少了实际匹配的规模，使时间和资源消耗均得到了降低，提高了查找速度。     

入侵检测系统中多模式匹配算法的研究与改进

对网络入侵检测系统中的多模式匹配算法进行研究,重点介绍AC-BNFA算法的匹配过程,并根据AC-BNFA的匹配特点对其进行优化。实验结果表明,优化后的匹配算法能改善模式匹配处理速度。