Snort入侵检测模型在局域网中的应用

文章介绍了Snort入侵检测模型以及其在局域网中的应用。     

基于Snort的入侵检测系统在校园网中的应用

针对校园网中日益增多的网络攻击问题,给出了一种利用Snort2.0实现网络入侵检测的方法,并具体给出了其在校园中的配置及使用方法.该系统功能强大,可以保证校园网络的安全.     

基于Snort入侵检测系统的研究与设计

针对当前越来越严重的网络入侵问题,本文设计了一个Linux下基于Snort的入侵检测系统。首先分析了入侵检测的原理,比较了特征比对与异常检测的优缺点;然后研究了Snort进行入侵检测的原理,并提出了一个入侵检测系统的设计方案;最后对本系统的优化提出了几点建议。     

基于数据挖掘技术的Snort检测系统模型

针对网络入侵检测系统Snort的不足,提出了一种基于数据挖掘技术的二次检测系统模型。该模型是以Snort系统为基础,增加了异常检测挖掘模块、新规则形成模块、二次检验模块等,因此,该系统可以实现实时更新入侵行为规则库,提高系统的检测速度以及大幅地减低Snort系统的漏报率与误报率。     

基于Linux的Snort入侵检测系统的研究与应用

入侵检测是一种用于检测网络中违反安全策略行为,并做出保护反应的技术。从体系结构、基本功能方面对开源的Snort入侵检测系统进行深入分析,构建基于Linux平台的Snort网络入侵检测系统,并以FTP服务为例,阐述了Snort规则的配置,以及对FTP服务进行报警的过程。     

数据挖掘技术在Snort IDS中的应用

以Snort入侵检测系统为基础,应用数据挖掘技术在Snort系统中构建了一个异常检测模块,提高了Snort的检测效率.系统通过引入基于Apriori算法的数据挖掘模块,能有效检测网络事务中的一些异常状态,特别对于DOS攻击检测比原来Snort系统有较明显改善,提高了Snort对异常攻击行为的检测能力.实验表明,系统具有较好的效果.     

基于Snort的入侵检测分层结构的设计与实现

现有的入侵检测系统缺乏对自身安全性的考虑,且系统配置和调试复杂,严重影响了入侵检测技术的应用与发展.为了加强对系统的安全保护,便于系统部署、配置和调试,采用分层的思想,构造了一种基于Snort的分层入侵检测系统,在系统的传感器和服务器间采用防火墙将主动防御和被动防御进行了结合,并采用OpenSSL组件实现端到端的加密传...     

基于机器学习的入侵检测系统

针对现有入侵检测系统仔在的不足，研究了基于网络和误用的入侵检测系统Snort，提出了基于机器学习的Snort系统方案．使Snort不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击，还能通过自我学习检测到未知的攻击.     

协议分析技术在入侵检测系统中的应用

在入侵检测系统中,模式匹配技术是入侵检测系统中常用的分析方法,但是随着网络技术的高速发展,仅仅使用这种检测方法存在一些弊端.在分析了模式匹配的缺点后介绍了一种新的、有效的检测方法,即协议分析技术,协议分析技术作为网络入侵检测中的一种关键技术,当前主要方法是对网络层和传输层协议进行分析.文章最后结合使用协议分析与模式匹配的分析方法,给出一个例子来说明协议分析的实现过程.     

利用多线程技术改造Snort系统

Snort是一个基于规则的轻量级网络入侵检测系统．为提高Snort系统的性能,针对其工作流程是单线程的特征,用处理模块间设置缓冲队列、各个协议解码器和链表节点设置忙闲标识等方法实现了对其的多线程改造,并详细描述了改造后系统的工作流程,最后结合简化模型模拟实验结果,分析了改造前后的系统各性能的变化．改造后的系统在检测速度和漏检率等性能方面有所提高,但也增加了CPU的工作量和内存的使用量．     

一种分布式入侵检测系统的解决方案

入侵检测系统（IDS）可以实时检测、反映和保护信息系统,但传统的入侵检测系统存在体系结构单一、协同机制差、IDS单点失效等问题,文章提出了解决上述问题的一种分布式入侵检测系统方案．     

基于信息融合的分布式入侵检测体系结构研究

随着计算机与网络技术的发展,入侵技术也越来越先进。许多入侵行为都具备反检测的能力,这些行为会模仿被入侵体系的正常用户行为或通过多台主机联合攻破被入侵系统。针对较复杂的入侵行为,仅靠一个传感器来提供信息很难与正常用户行为进行识别,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别能力,同时降低误判率。     

Snort1.8检测规则语法的分析

本文分析了跨平台、轻量级的网络入侵检测系统Snort1．8使用的检测引擎的规则语法，说明了Snort1．8如何合理组织这些规则来描述和解释攻击行为，并通过对Content关键字匹配范围的统计，指出加速和自行扩展Snort1．8的方法。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

网络攻击工具与手段日趋复杂多样,单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要.将数据挖掘技术应用到网络入侵检测中,能够广泛地收集审计数据来计算模型,从而精确地捕获实际的入侵和正常行为模式,自动生成入侵检测规则,实现入侵检测系统的智能化.在此基础上设计并实现了一个智能化网络入侵检测系统模型,阐述了该系统模型的结构、工作原理及主要功能.该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用入侵检测系统的代价,有效地解决了入侵检测系统的环境适应性问题.     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

网络攻击工具与手段日趋复杂多样,单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要．将数据挖掘技术应用到网络入侵检测中,能够广泛地收集审计数据来计算模型,从而精确地捕获实际的入侵和正常行为模式,自动生成入侵检测规则,实现入侵检测系统的智能化．在此基础上设计并实现了一个智能化网络入侵检测系统模型,阐述了该系统模型的结构、工作原理及主要功能．该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用入侵检测系统的代价,有效地解决了入侵检测系统的环境适应性问题．     

一种基于代理的DIDS的构建方法

一个入侵检测系统应具有准确性、可靠性、可用性、适应性、实时性和安全性等特点。通过分析目前入侵检测系统存在的不足,提出了一个基于移动代理的分布式检测系统的模型。目前的入侵检测系统一般采用集中式的系统结构,存在单点失效、效率低等问题。使用代理技术,不但解决了传统入侵检测体系结构的瓶颈问题,同时可以对入侵行为进行追踪,收集与入侵相关的信息,决策入侵是否发生。同时还详细介绍了基于代理的DIDS的模型的体系结构、各部分的功能、系统的工作流程等。     

网络入侵检测技术综述

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术,近年来成为安全领域的研究热点。该文介绍了入侵检测系统的发展历史及现状,对各种入侵检测技术进行了分析,最后讨论了入侵检测技术的不足及发展方向。