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入侵检测系统中的快速多模式匹配算法 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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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。 相似文献
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入侵检测系统中模式匹配算法的研究 总被引:9,自引:4,他引:9
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. 相似文献
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网络入侵检测系统中的模式匹配算法优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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分析引擎是入侵检测系统的核心部分,一个好的模式匹配算法直接决定了入侵检测系统分析引擎的效率。本文对几种经典的模式匹配算法如:BM算法,BMH算法以及BMHS算法等经典算法进行了研究和分析,比较了几种算法的优劣。最后在BMHS算法的基础上提出一种改进的算法,该算法可以有效提高入侵检测系统的检测速度。 相似文献
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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。 相似文献
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入侵检测系统中高效的模式匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对入侵检测系统模式匹配效率低的问题,提出一种高效的模式匹配算法.该算法通过对模式进行预处理记录模式的信息,然后对子节点进行递归比较,找到重复度最大的部分,提高模式匹配的效率;通过增加附加m个节点的匹配模式结构,降低模式匹配算法的时间与空间复杂度.理论分析表明,对于包含n个节点的主题树,提出的模式匹配算法的时间复杂度为O(nlog2n+mlog2m),空间复杂度为O(n+m).详细的实验以及与现有算法的比较表明,提出的模式匹配算法在时间、空间和匹配率性能上具有更高的效率. 相似文献
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网络的迅速发展与应用,为人们的生活生产带来了许多的便利,然而也带来了许多的损失。入侵检测自适应性能够及时地采取响应措施阻止攻击的延续和降低系统的损失,本文分析入侵检测自适应性的技术与要求,提出一个自适应系统的结构,通过模式匹配,数据挖掘及机器学习、意图识别及自适应技术来建立一个自适应性入侵检测系统。 相似文献
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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。 相似文献
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面向入侵检测的单模式匹配算法性能分析 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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入侵检测中模式匹配算法的性能分析 总被引:13,自引:0,他引:13
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。 相似文献
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汪大勇 《数字社区&智能家居》2010,(4):821-823
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献