Snort规则链表结构的分析与改进

Snort主要是根据规则树对数据进行递归匹配。因此规则树的结构是否合理，在很大程度上影响着Snort规则匹配的速度。本文对Snort规则链表结构进行了分析，并针对Snort规则树过于简单这一不足之处，对其进行改进，在保持原有规则匹配方法的基础上，增加宽度优先搜索算法，从而减少规则匹配所需时间。     

IBM算法及其在Snort系统下的实现

入侵检测系统匹配算法是影响检测效率的关键,为进一步提高系统性能和检测效率,对Snort系统采用的BM算法进行了改进,提出了IBM算法.该算法以两个字符为单位计算右移量,增大了文本串的滑动距离,有效地减少了匹配次数;将IBM算法应用于Snort,并在Windows平台下实现了基于改进算法的Snort系统.实验结果表明,该系统能够有效地检测各种攻击,与原系统相比检测效率有了明显的提高.     

基于Snort的入侵检测系统的研究与改进

模式匹配算法是基于规则的入侵检测系统的核心,文章对Snort的模式匹配原理及在基于BM算法上改进的2C-BM算法给出了简单描述;提供了一种数组标记定位法,来记录被匹配串中字符的位置,并存入定位表中,类似于路由算法中的路由表;同时对规则库中的规则给出动态的排序和删除,提高了匹配常见规则的匹配速度;并对基于Snort的算法...     

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．     

基于APT攻击的网络检测系统算法优化

以Snort为核心,以分层分布式网络为框架构建基于APT攻击的入侵检测模块的防御系统,并提出了一套新的OTN动态匹配算法。首先,介绍了APT攻击的特点。然后提出了一套针对APT攻击的基于Snort的防御检测模型,并在Snort原有的三步动态调节算法的基础上,提出了一个新的动态匹配算法。最后,用原有的动态匹配算法与改进型动态匹配算法做对比实验,对最终结果进行对比分析。得出结论,采用新型动态匹配算法的分布式网络检测系统对网络安全防护的功能有明显的提高。     

模式匹配技术在Snort中的应用和改进

目前有常用的几种模式匹配技术。在 snort 模式匹配方法中还有一定的局限性,协议匹配、字符串匹配也存在一些弊端。为了有效的提高入侵检测系统的可靠性,可以综合利用各种匹配技术并对匹配算法加以改进。采用协议分析大大减少模式匹配的计算量,提高匹配的精确度,减少误报率;对 BMH 算法的改进可以更进一步的提高匹配效率。从而开发出更高效的基于 Snort 的入侵检测系统。     

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.     

基于级联AdaBoost的Snort异常检测预处理插件研究

在开源网络入侵检测系统Snort的预处理阶段加入了一种新的预处理插件,插件中使用改进的AdaBoost算法进行异常网络流量的特征提取和构造每一级AdaBoost分类器,然后用级联的结构将多个AdaBoost分类器做线性组合共同完成入侵检测,组合系数通过自适应学习得到。实验表明,该插件可以有效地检测Snort规则集中无可匹配特征的异常网络流量,降低Snort系统对于异常流量检测的漏报率和误报率,满足高速网络环境对入侵检测实时性的要求。     

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。     

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.     

构建基于Snort的入侵检测系统

Snort是一个强大的轻量级的网络入侵检测系统。它具有实时数据流量分析和日志IP网络数据包的能力,能够进行协议分析,对内容进行搜索/匹配。它能够检测各种不同的攻击方式,对攻击进行实时报警。介绍了一个使用Snort,PostgreSQL数据库,Apache,PHP,ACID和Razorback搭建入侵检测系统的解决方案。     

Snort规则及规则处理模块分析

当前,入侵检测已成为网络安全技术的重要组成部分,开放源代码入侵检测系统Snort是研究入侵检测系统很好的原型。分析了Snort规则语法和规则处理模块,剖析了规则语法树的生成及根据规则语法树进行遍历、查找匹配项的过程,总结了Snort的一些特点。     

改进Boyer匹配算法在Snort入侵检测中的应用

以Snort入侵检测系统为研究对象,探讨其规则匹配环节的适用算法,并在Boyer算法的基础上设计一种改进方法.此方法首先设计了一个统计数组,然后以两个相邻字符为组合执行匹配,并分为3种策略判断如何确定最大移动长度.实验结果表明:这种改进措施,使得最大移动长度更加合理,相比于Boyer方法,改进方法的字符比较次数明显降低,窗口移动次数明显降低,执行时间明显减少.     

Snort中字符匹配算法的分析及优化研究

分析了Snort中使用的字符串匹配BM算法, 在此基础上,着重对BM算法中字符串的比较次数和字符移动距离进行分析,通过增加遇到字符不匹配时字符串的移动距离来减少字符的比较次数,达到提高BM算法效率的目的.实验表明,优化后的算法比原算法的效率高7%左右.     

利用Snort改进个人和小型网络防护能力的研究

从开源软件Snort入手,主要研究利用Snort建立的IDS与防火墙一起协调工作,进而改进个人和小型网络用户的网络防护能力。     

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。     

基于Snort的入侵检测警报分析系统改进模型

针对目前入侵检测系统存在的警报量大、误报率高的问题,设计了一个基于Snort的入侵检测警报分析系统改进模型。该模型以开源入侵检测系统Snort为基础,利用关联规则挖掘算法建立正常警报行为模式和异常警报行为模式,提高了系统的检测效率,并在一定程度上提高了系统对未知攻击的检测能力。     

Snort入侵检测系统的改进

分析了Snort的工作原理．提出将网络流量中多媒体数据分离出来并对其进行专门处理的方法来提高Snort的检测效率．对多媒体数据包设计了放行和按媒体类型进行相应检测的2种处理方法，这2种方法均可以通过输入具体参数并针对双向或者单向数据流进行处理．实验证明，采用这2种方法能够降低Snort运行中的丢包率，而完备性较修改前没有降低．     

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.