基于Snort入侵检测系统的改进优化

在深入研究和分析Snort入侵检测系统的基础上,对原有系统提出了新的改进设计方案,解决了Snort系统不能及时检测未知入侵行为的问题．同时,根据Snort流出数据的特征,统计了其出现频率,将存在威胁的数据特征动态加入到Snort异常特征库中,实现了对未知入侵的拦截．改进后的系统可有效防止未知的入侵事件,降低了丢包率,提高了系统的全面检测能力．     

一种改进的Snort系统的设计与应用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一.为了提高入侵的检测效率,改进后的Snort系统采用了数据挖掘技术,总结出一些正常模式,能够对异常行为进行检测,并且在提高入侵检测系统的完备性和准确性的同时,也能更准确地检测某些未知攻击或者已知攻击的变种.     

数据挖掘在入侵检测技术中的应用研究

针对入侵检测系统的特点,分析了数据挖掘在入侵检测技术中应用的研究现状,并利用数据挖掘技术在处理海量警报数据方面的优势,提出了一个入侵警报分析系统模型,通过对入侵检测系统产生的警报进行分析,减少了警报数量,提高了系统的检测效率和实用性.     

基于Snort的入侵检测系统研究

简要介绍了入侵检测系统的构成与系统特点,并对基于Snort的入侵检测方案进行了研究,给出了以Linux为平台的Snort入侵检测系统的设计、部署以及规则设计与模型改进等具体方案,为入侵检测系统的设计与开发提供了参考。     

Linux下入侵安全检测系统的分析

本文重点介绍了入侵安全检测系统的扩展和原理,并合理地分析了现有的入侵检测系统的现状,以轻量级入侵检测系统Snort为模型,分析了Snort系统的程序结构,最后提出了一种新的规则匹配算法,对网络数据的分析做了扩展。     

一种基于数据挖掘的Snort系统的设计与应用

为了提高入侵的检测效率,提出了一种基于数据挖掘的改进的Snort系统.该系统充分利用数据挖掘的入侵检测优点,采用改进的Apriori算法,在Snort原系统基础上增加一个数据异常检测模块,改进了Snort存在的缺点,提高了检测率.通过模拟实验验证和实际网络环境应用分析,得出该系统比原Snort系统具有更高的检测性能,能...     

Linux下入侵安全检测系统的分析

本文重点介绍了入侵安全检测系统的扩展和原理,并合理地分析了现有的入侵检测系统的现状,以轻量级入侵检测系统Snort为模型,分析了Snort系统的程序结构,最后提出了一种新的规则匹配算法,对网络数据的分析做了扩展.     

基于协议分析的入侵检测方法的改进

自协议分析方法引入入侵检测系统以来,就与模式匹配方法相结合,以其简单、高效得到了广泛的应用与发展。Snort系统是目前最常用的基于协议分析的入侵检测系统,目前多数入侵检测产品是将Snort系统进行简单加工改造而成的。Snort系统是完全由规则驱动的,只是对网络接口数据进行生硬的模式匹配。近年来,国内外也提出了一些协议分析方法的改进,但都局限于基于误用的检测方法效率的提高。本文总结了现在基于协议分析的入侵检测方法的理论成果,提出了一种有机结合了误用和异常检测方法的基于协议分析的入侵检测系统模型。这一模型结合了协议确认、协议分析和模式匹配三种检测技术,综合协议分析方法的先进技术方法,并利用协议确认方法对原有单一规则驱动的方法做出有利补充。     

Snort入侵检测系统的构建

入侵检测系统是一种主动、实时、自动检测入侵行为的工具和手段。本文介绍了在W indows平台下Snort入侵检测系统的构建,并通过测试,证实了该系统的有效性。     

Snort系统的动态配置研究

分析了入侵检测系统Snort 2.4的检测规则分类方式和检测流程,设计并实现了Snort检测规则的动态配置,在不中断Snort系统运行的前提下,用户可以编辑并动态调整Snort系统的规则和运行参数,有助于提高检测效率,降低CPU的占用率.