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1.
Snort作为开源的入侵检测系统,利用定义的静态规则集合实现对网络的入侵事件的检测。本文分析入侵检测系统的基本原理和模型,阐述Snort入侵检测系统部署到网络时,其静态规则集的配置方法,根据统计流量阈值和告警频率阈值动态产生动态规则集的方法,改进并提高了部署Snort应有的灵活性。 相似文献
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Linux平台下网络入侵防御系统的研究与实现 总被引:5,自引:2,他引:3
针对防火墙和入侵检测系统在网络安全防御上存在的缺陷,本文提出了一个在Linux平台下,基于两层防御机制的网络入侵防御系统.该系统扩展了网关防火墙的入侵检测功能.实现了网关防火墙对攻击的最初防御,增加了入侵检测系统Snort的联动响应功能,Snort对逃避了网关防火墙检测的复杂攻击进行再次防御.实验结果证明,两层防御机制对大规模的蠕虫攻击起到了实时抵制作用. 相似文献
3.
董忠 《自动化与仪器仪表》2010,(6):7-8,29
网络入侵检测是网络安全领域研究的热点问题,通过应用分组交换检测机制和Markov链,提出基于Snort系统的IDS模型,设计Snort系统规则库和检测引擎。分析结果表明,改进模型和方法可以提高网络入侵检测中海量数据的检测准确率和效率。 相似文献
4.
Snort是一套免费的轻量级入侵检测系统,当今的很多入侵检测系统都以其为参照。虽然Snort软件体积非常小巧,但是其部署有一定的难度。为了以更直观的方式监测系统的运行状况,通常部署Snort系统时除了要安装Snort软件本身外,还需要大量的相关软件支持。文章介绍了在Ubuntu平台上架设snort系统的具体过程。系统以MysQL数据库存储入侵检测信息,用BASE工具显示检测结果。 相似文献
5.
基于数据挖掘的Snort系统改进模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Snort系统对新的入侵行为无能为力的缺点,设计了一种基于数据挖掘理论的Snort网络入侵检测系统的改进模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上增加了正常行为模式挖掘模块、异常检测引擎模块和新规则生成模块,使得系统具有从新的入侵行为中学习新规则和从正常数据中学习正常行为模式的双重能力。实验结果表明,新模型不仅能够有效地检测到新的入侵行为,降低了Snort系统的漏报率,而且提高了系统的检测效率。 相似文献
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无论是蠕虫病毒、木马或是其他的网络攻击行为,无不向目标网络发送恶意数据包,以达到恶意攻击的目的.网络监控成为检测来自外部网络的数据包安全性的重要手段,Snort作为防火墙的补充广泛应用于网络内部,监控网络流量、数据包安全等.将Snort IDS部署在网络边界,基于CVE漏洞库建立本地Snort特征库,以检测所有通过边界的数据包,保护内网安全. 相似文献
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9.
王琳琳 《网络安全技术与应用》2008,(7):39-40
分布式入侵检测成为入侵检测的研究热点之一。本文设计了一个符合公共入侵检测框架,基于Snort的分布式网络入侵检测系统。 相似文献
10.
在分析研究snon系统的优缺点的基础上,利用其开源性和支持插件的优势,针对其对无法检测到新出现的入侵行为、漏报率较高以及检测速度较低等问题,在snon系统的基础上结合入侵检测中的数据挖掘技术,提出一种基于snort系统的混合入侵检测系统模型。该系统模型在snort系统原有系统模型基础上增加了正常行为模式构建模块、异常检测模块、分类器模块、规则动态生成模块等扩展功能模块。改进后的混合入侵检测系统能够实时更新系统的检测规则库,进而检测到新的入侵攻击行为;同时,改进后的混合入侵检测系统具有误用检测和异常检测的功能,从而提高检测系统检测效率。 相似文献