用决策树改进基于协议分析的入侵检测技术

针对传统的基于简单模式匹配的入侵检测技术性能低，误报率和漏报率高的问题，提出基于决策树算法的协议分析方法，描述该算法的定义和实现，通过实验与模式匹配作性能比较，研究结果表明，基于决策树算法的协议分析方法根据协议的结构特点准确捕获入侵信号，大大提高了入侵检测系统的性能。     

基于模式匹配的网络入侵检测系统

设计了一个基于模式匹配专家系统的网络入侵检测系统，它的所有组件都是用LINUX下的C语言编写的。该系统一方面能够抓取计算机网络中数据链路层的所有数据包并记录下来；另一方面能够用一基于专家系统的检测引擎对抓取的数据包进行实时分析，以检测各种入侵。该专家系统采用模式匹配原理，主要采用存在模式和规则表示模式。当检测到入侵时，系统在发出警报的同时还将数据包的详细内容记录下来，以发现入侵者的详细信息。     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究

在基于模式匹配的入侵检测系统中,模式匹配算法的好坏直接影响着检测系统的效能。介绍了几种应用于入侵检测系统中的模式匹配算法,分析了这些算法的复杂性和适用性,并对将来的模式匹配算法研究方向做出了预测。     

入侵检测模式匹配算法研究

综述了入侵检测模式匹配算法,包括Brute Force算法、Knuth-Pratt-Morris算法、Boyer-Mooer算法、Aho-Corasick算法、Set-wise Boyer-Moore-Horspool算法和Aho-Corasick_Boyer-Moore算法。     

网络入侵检测系统中多模式匹配算法的研究

网络入侵检测系统的性能一定程度依赖于精确、快速的模式匹配技术。随着网络速度的快速增长,模式匹配技术必将成为入侵检测系统性能的瓶颈。首先介绍了网络入侵检测系统Snort中采用的多模式匹配算法,进而提出了一种改进的多模式匹配算法。实验结果表明,改进后的算法降低了时间复杂度,提高了系统检测效率。     

浅析入侵检测技术

从数据分析方法的角度介绍了入侵检测系统采用的不同数据分析方法，从数据来源的角度分析了基于网络的IDS和基于主机的IDS的原理，比较了不同数据分析方法和不同数据来源的入侵检测的不同和优劣，并分析了入侵检测技术(IDS)的发展方向。     

面向入侵检测系统的模式匹配算法研究

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,提出了一种Boyer Moor Horspool Fast(BMHF)匹配算法.引入一个新的判断函数Q(X)指出字符X在模式串中出现的次数,当出现次数为1时可以利用已匹配的信息加大移动距离,同时利用文本串中不匹配字符后面的一个字符进行匹配,从而得到一个移动距离.将不同移动规则下获得的移动距离的最大值作为实际的移动距离,依次进行,直到匹配完成.实验结果表明,BMHF算法的CPU运算时间比典型的模式匹配算法可平均节省5.7%,平均匹配次数减少12.5%.     

基于模式匹配的Windows主机入侵检测系统研究

入侵检测技术是防火墙、加密技术、身份认证等安全机制、安全策略之后发展起来的新的安全保障技术,它可以识别针对网络资源的恶意行为和攻击,并作出响应。本文提出了一种基于模式匹配的入侵检测系统,该系统利用 VxD 技术、TCP/IP 协议分析和模式匹配的分析算法实现了高效、准确的数据分析和处理,从而为用户构筑了一个动态的安全防护体系。     

入侵检测系统中模式匹配算法的改进

在对Aho-Corasic（AC）算法进行分析的基础上，提出了一种更加快速的多模式匹配算法——BAC。该算法利用扫描模式串集合计算偏移数得到更大的跳跃距离，减少了匹配次数使算法具有更高的效率。实验结果表明，BAC算法的性能优于同类的其他算法，特别是在模式长度较短的情况下，优势更为明显。     

入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,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能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。     

基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

入侵检测中一类允许误差的多模式匹配算法

入侵检测系统中所采用的各种分析方法存在很多问题.设计了一类允许误差的多模式匹配算法来解决这些问题.设计了3个算法来解决这一类允许误差的模式匹配问题,其中一个是单一模式匹配算法,两个是允许误差的多模式匹配算法,最后分析了这些算法的复杂性.在动态编程算法的基础上,新算法能够同时检测多种允许误差的攻击模式,允许攻击者攻击时所产生的事件序列存在一定的误差.通过分析和实验可以看出,新的允许误差的多模式匹配算法使得检测速度快,能够检测的模式数量多,检测性能有很大的提高.     

一种快速Snort入侵检测系统研究

在高速网络中,提高入侵检测系统检测速率和效率是目前入侵检测系统需要解决的主要问题. 基于Linux平台,采用了零拷贝技术对Snort入侵检测系统的数据包捕获引擎进行了改进;采用改进的BM算法提高了规则匹配的效率,搭建了相应的实验平台并进行了性能测试. 测试表明,本方法可以显著提高Snort系统的性能.     

基于行为模型算法的入侵检测技术研究

在分析现有的入侵检测技术的基础上，提出基于行为模型的入侵检测技术．通过学习模式和检测模式来分析行为模型算法．本文从URI检测、客户请求的数据检测及访问顺序检测这3个部分来阐述基于行为模型的入侵检测技术的检测原理．经过测试，行为模型算法对现有的攻击（如SQL注入攻击、跨站脚码攻击、隐藏域攻击）能起到有效的防御；对现今未发现的攻击行为，在它出现后可以通过学习、建模也能进行很好的检测．     

基于分布式网络入侵检测系统的研究及其实现

在分析现有网络入侵检测系统局限性的基础上，提出一个基于模式匹配误用检测技术的分布式网络入侵检测系统模型。该模型可用于应用层协议分析，提高了检测精度；采用协议流分析技术，减少了检测时间与误报率；采用中断会话和防火墙联动，可实现主动响应；在主体智能协作与负载平衡上考虑了其分布式的特性；在Linux环境下构建基于实时智能协作引擎的原型系统，验证该模型的特性。     

串匹配型入侵检测系统的改进

针对当前串匹配型入侵检测系统普遍面临的误报率漏报率高、自身的性能难以适应快速增长的网络流量需求等问题，本文以提高检测的速度和准确率为目的对串匹配型入侵检测系统进行分析，从串匹配算法、规则库结构等方面对其进行改进，并提出了具体的方案。     

基于Linux系统调用的入侵检测传感器研究

分析了 Linux 操作系统调用信息在主机入侵检测系统中的应用;阐述了主机入侵检测系统 Host Keeper 中基于 Linux 系统调用传感器的原形框架、相关软件设计和实现方法,并着重探讨了用于二级系统调用的内核可加载模块传感器的实现。通过内核可加载模块传感器对系统运作关键数据信息的检测,以保证主机系统的安全。