Snort入侵检测系统中数据包捕获模块的分析与设计

随着网络的高速发展,网络带宽得到了极大的提升。高速网络环境下对入侵检测系统提出了更高的要求,其中入侵检测系统的数据包捕获能力成为其发展的瓶颈。目前大多数系统使用传统的Libpcap库来实现数据包捕获功能,文章对一个基于Snort入侵检测系统中数据包捕获模块进行了分析设计,给出了设计架构,详细说明了工作流程,并对系统的性能进行了对比分析。     

Snort体系结构的优化

针对入侵检测系统Snort在网络流量较大时不能处理数据而产生丢包的问题,可在该系统原有的基础上采用分流技术,即在数据包检测模块前添加协议分流模块和负载分流模块。实验表明,所设计的体系结构分流后,系统能够有效检测出包含在网络数据包中的入侵行为,避免丢包漏报现象,从而提高系统对网络流量检测的可靠性。     

基于windows平台下的入侵检测系统

入侵检测系统是对“防火墙”、“数据加密”等安全系统的有效补充。它能够帮助网络系统快速发现黑客攻击，并且扩展了系统管理员的安全管理能力，提高了信息安全基础结构的完整性。文中分析了入侵检测系统的原理，设计了基于windows平台下的入侵检测系统，并对snort的检测算法进行了改进，同时对系统进行了测试，验证了实验结果。     

基于Snort的入侵检测系统的研究与实现

入侵检测系统是网络安全体系的重要组成部分。本文在介绍入侵检测系统的基本概念及基本原理的基础上,从体系结构、工作原理两方面对snort入侵检测系统进行深入分析。并在Linux环境下搭建snort入侵检测系统,实验表明该系统能有效的发现入侵行为。     

Snort规则优化技术分析

规则优化是Snort2.0及以上版本检测引擎的主要部件。规则检测技术的效率直接取决于用于 检测规则的规则集质量。创建理想的规则集,是使snort规则检测速度得到提高的关键。本文讲述了snort规 则优化的具体过程,优化时出现的问题及对问题的解决办法。     

一种Snort规则的优化方法

Snort是一款基于规则发现入侵行为的网络入侵检测系统,为了提高入侵检测系统中检测引擎的速度和效益,在分析Snort的规则组织结构和规则匹配过程的基础上,提出了一种规则优化的方法。该方法充分利用了协议特征和规则内容,能有效地加快检测引擎的速度,提高入侵检测的效率。     

FBIDS模型的研究与实现

针对防火墙和入侵检测系统能防止外部网络非法入侵的功能,利用Netfilter／iptables构架所提供的扩展性功能,以snort入侵检测软件为例,利用已有的入侵检测软件,建立了一个使防火墙和入侵检测系统协同工作的基于防火墙入侵检测系统模型,并给出了模型的体系结构,基于iptables的IDS实现方法,以及snort和Netfilter框架之间的接口构建等关键技术。     

基于Snort的入侵检测引擎比较分析

基于误用的入侵检测系统性能在很大程度上取决于其检测引擎的性能。为了满足网络流量和速度的增大,设计高性能的入侵检测引擎将成为一项紧迫的任务。首先介绍了Snort系统的工作原理和检测引擎的分类,然后对在Snort2．0和Snort-ng中实现的最新检测引擎进行了详细分析。实验结果表明,Snort2,0在速度和内存消耗上都优于Snort-ng,但Snort-ng的检测引擎为今后入侵检测引擎的设计开辟了一条新的思路,但将它作为发展下一代Snort技术中的检测引擎还需要不断完善。     

基于有限状态机协议分析模型的入侵检测系统

基于状态协议分析的入侵检测方法利用网络协议提供的状态信息,把网络攻击过程转化为协议状态迁移,能有效地检测DOS/DDOS等较难检测的攻击.本文对协议分析入侵检测的方法和算法进行了研究,并通过对网络协议和入侵攻击的深入分析,提出了一个基于有穷状态机的状态协议迁移模型.在给出检测算法的形式化描述的基础上根据Snort规则语法扩展实现实验系统,并测试验证了其有效性.     

Snort平台下基于BP网络的预处理插件

在Snort平台使用预处理插件的基础上,提出使用BP神经网络实现一个入侵检测预处理插件.该插件使用改进的BP算法,分为训练部分和检测部分.训练部分是独立的系统,使用样本数据训练得出网络结构参数;检测部分作为插件使用得到的参数构造BP网络并集成到snort中.给出了插件训练部分的详细实现方式,实验结果表明,该插件对异常网络数据包具有较高的检测率,是一种有效的入侵检测系统插件.