一种基于匹配集的入检测方法

提出了一种基于网络入侵检测的方案,即从结构上构造一个匹配集,优化入侵检测特征的存储结构,提高入侵检测的效率;并且改善了匹配检测算法,使系统具有学习性;加强了对数据的分析,提高了系统的准确性。     

一种入侵检测系统快速模式匹配算法

模式匹配是应用于入侵检测系统中的的主要技术之一,匹配算法的好坏直接影响入侵检测系统的效率,本文在分析BM及其改进算法的基础上,提出了一种快速的BME算法.该算法结合了BMH算法和BMHS算法的优点,有效地减少了比较次数,加快了匹配速度.试验测试结果表明该算法能够有效提高网络入侵检测系统的效率.     

IDS中一种快速模式匹配算法

网络入侵检测系统的效率取决于模式匹配算法选择.分析了目前网络上最常用的BM算法及其不足,在此基础上提出了一种更高效的改进算法.该算法利用已匹配字符的信息,增加了坏字符方法的右移量,提高了匹配的效率.实验测试结果表明该算法能够有效提高网络入侵检测系统的检测速度.     

基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM(Wu-Manber)多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法.该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数.实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率.     

基于文本频率冗余的单模式匹配算法的研究

针对入侵检测系统中经典的BM、KMP等单模式匹配算法进行了分析,根据入侵检测数据的特点和匹配算法的基本原理,提出了文本频率冗余度的概念,设计实现了评估文本频率冗余度的算法.实验测试了其对于单模式匹配算法效率的影响,结果显示基于文本频率冗余智能地选择匹配算法,对于提高入侵检测系统的实时性能有实际的应用价值.     

模式匹配算法的优化研究与实现

模式匹配算法已在入侵检测、文本挖掘等多种领域中被普遍运用,尤其是网络安全方面,如信息过滤、入侵检测等等.而模式匹配算法的效率性能对于提升网络安全性能有很直接的影响,所谓的模式匹配算法,即是在给定的文本主串T中寻找模式串P并进行匹配定位的一个过程.本文对一些比较经典、在实际应用中使用广泛的算法做了简要的介绍和分析,并且基于BMH算法和BMHS算法做了一些优化和改进,本文融合了BMH算法和BMHS算法之所长,并且在匹配的时候进行了双向匹配,仿真实验结果表明本文提出的改进算法提高了匹配效率缩短了执行时间.     

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。     

分级匹配提高滥用检测效率

滥用检测技术是入侵检测一个重要的方法,但由于匹配的单一性,特别是在处理海量数据时效率低下,在原有的匹配原理上按照入侵事件发生的概率对匹配规则进行分级,将发生较高的事件提前匹配,提高工作效率。     

IDS中新的快速多模式匹配算法及其设计

网络入侵检测依赖于字符串匹配技术．尽管各种有效的字符串匹配技术不断被使用,但字符串匹配过程的消耗仍是入侵监测系统运行的主要系统开销．为了提高入侵监测系统的运行效率和运算能力,提出并设计了新的字符串匹配算法（NMSA）．算法采用新的匹配思想,应用启发函数获得优于BM移动步长的新的跳跃,同时采用有限状态模式匹配自动机可同时进行多模式匹配．将算法应用于Snort系统,并和其他算法进行比较,实验证明NMSA整体上提高了系统的效率．     

Snort下模式串匹配算法的研究与改进

在阐述入侵检测技术研究现状的基础上,通过对入侵检测系统snort下BM和Wu-Manber两个模式匹配算法的研究,然后对其分别改进,并进行实验验证,实验结果表明使用改进的算法提高了匹配效率,减少了存储需求,从而进一步提高了入侵检测系统的检测性能。     

高速网络环境下基于分布式协作代理的入侵检测系统研究

提出了一个高速网络环境下基于分布式协作代理的入侵检测系统模型框架,研究了一种面向大规模网络的分布式协作代理入侵检测技术,构建了一个能适应高速网络环境下网络监测的入侵检测系统集群模型,对其体系结构进行了详细的描述．为了提高入侵检测的识别率,在现有特征匹配算法的基础上,提出了利用网络协议的特征来提高入侵检测的匹配效率的方法和基于遗传算法的智能动态反馈负载均衡器的思想,利用它们来对高速网络环境下前端捕获的1Gbps以上的大数据流分流,以利于后端低速入侵检测系统及时并行处理,并总结出了模型实现的关键技术。     

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。     

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.     

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.     

增强型BM匹配入侵检测算法的设计与实现

在入侵检测技术的基础上利用模式匹配算法对数据包负载中的内容进行特征匹配具有重要意义，通过细致分析BM模式匹配算法并加以改进，设计出增强型的BM算法——EBM算法．EBM算法与BM算法相比，文本指针偏移值更大，字符匹配次数更少，使得改进后的入侵检测系统性能有了明显的提高．     

入侵检测模式匹配算法的研究与改进

模式匹配算法是实现基于规则检测的核心技术,其效率直接影响到入侵检测系统的准确性和实时性。通过分析传统的模式匹配算法BM算法和BMH算法等,提出一种基于BM跳跃思想的模式匹配改进算法,简化了初始化过程,加大了匹配失败后向后跳跃的幅度。经过算法测试,与原算法相比新算法可以有效的减少比较次数,提高模式匹配效率。     

无线局域网中的入侵检测系统研究

入侵检测系统对于保障无线局域网（WLAN）的安全十分重要。在深入分析当前WLAN安全问题中面临的主要问题后．针对无线局域网络的特点,提出并实现了一个分布式无线入侵检测系统。本系统根据无线网络攻击行为建立入侵特征库．利用Winpcap函数库对无线传输数据进行捕获,然后采用多模式匹配算法中的自动机匹配算法进行特征分析,理论分析和实验结果表明：本系统可实时检测War Driving入侵、非法AP、MAC地址欺骗等无线网络入侵行为,可用于无线局域网的某些安全应用中。     

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%.     

改进的Apriori算法在IDS中的应用

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.提出了一种针对网络入侵检测事务流日志数据库的关联规则挖掘改进算法,它采用事务压缩和属性压缩相结合,解决了当前主流关联规则算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规则和算法复杂度过高等问题.实验结果表明,文中所提出的方法在规则生成和对网络异常情况的检测方面都显示出比较好的性能,提高了系统效率,使其更适用于入侵检测系统.     

一种改进的BMH模式匹配算法

目前的入侵检测系统大多是基于特征的，系统的性能瓶颈在于模式匹配算法的执行效率．在探讨几种典型的模式匹配算法的基础上，提出了改进的BMH算法．该算法通过取文本串中的两个连续字符计算偏移量的方式，减少了匹配的次数．实验结果证明匹配速度得到了一定程度的提高．