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搜索结果: 1-8 共查到计算机科学技术 Snort相关记录8条 . 查询时间(0.149 秒)
对于基于特征的开源入侵检测系统Snort来说,如何提高规则匹配速度以适应高速网络的发展是关键。对Snort的规则匹配算法以及现有的两种著名的匹配算法BMH与BMHS算法进行比较分析,提出一种简单实用、易于理解的规则匹配改进算法。该算法通过减少模式串的移动次数以及增加最大移动距离m+1的出现次数来减少规则匹配所需要的时间,进而提高了Snort 规则匹配速度。实验测试结果表明该算法能够有效地提高Sno...
针对开源入侵检测系统Snort没有提供对IPv6协议的AH和ESP扩展首部支持的问题,提出利用Snort检测ESP加密报文的解决方案。构造ESP检测规则,在Snort协议分析模块加入DecodeESP()函数并添加密钥管理模块,实现Snort对IPv6报文中ESP扩展报头的解析,管理其产生的密钥。给出一种面向ESP的入侵检测系统模型,以验证IPv6加密通信入侵检测的可行性,并给出实验验证过程。 ...
Snort系统根据规则链表对捕获的数据包进行匹配,以发现攻击行为,规则链表结构的合理性在很大程度上影响检测速度。针对Snort规则链表结构中局部聚集的现象,对其按共性选项因式分解,将规则按所含选项的信息量进一步排序。在仿真平台OPNET上的模拟结果表明,改进后的规则链表结构能减少规则匹配时间。
对于基于特征的开源入侵检测系统Snort来说,如何提高速度以适应高速网络的发展是关键。在分析Snort新特性和现存多种规则匹配方法的基础上,考虑到大量Snort规则在一定时间内只有一小部分规则是活跃的,提出基于活跃规则集的Snort规则匹配方法,通过把每个端口下的规则分成活跃规则集与不活跃规则集,结合反馈规则匹配频度的思想,实时更新规则匹配顺序和控制活跃规则集大小,从而提高规则匹配速度。
回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,对Snort网络入侵检测系统进行了深入的剖析;然后在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型;重点设计和实现了其中基于k-means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,并对k-means算法进行了改进,使其更适用于网络入侵检测系统。
Snort是一个基于规则的轻量级网络入侵检测系统.为提高Snort系统的性能,针对其工作流程是单线程的特征,用处理模块间设置缓冲队列、各个协议解码器和链表节点设置忙闲标识等方法实现了对其的多线程改造,并详细描述了改造后系统的工作流程,最后结合简化模型模拟实验结果,分析了改造前后的系统各性能的变化.改造后的系统在检测速度和漏检率等性能方面有所提高,但也增加了CPU的工作量和内存的使用量.
对入侵检测系统Snort的规则匹配算法进行了系统的分析,为了进一步提高Snort的规则匹配效率,提出了在匹配过程中,对于条件匹配处理函数应用参数链表驱动的方法。从而避免重复调用处理函数,充分利用参数之间的关系,并能动态地减少无效规则的匹配。通过两个实验来评估此方法的效率,结果表明改进方案较明显地提高了Snort的检测性能。
Snort是一个基于规则的轻量级网络入侵检测系统.为提高Snort系统的性能,针对其工作流程是单线程的特征,用处理模块间设置缓冲队列、各个协议解码器和链表节点设置忙闲标识等方法实现了对其的多线程改造,并详细描述了改造后系统的工作流程,最后结合简化模型模拟实验结果,分析了改造前后的系统各性能的变化.改造后的系统在检测速度和漏检率等性能方面有所提高,但也增加了CPU的工作量和内存的使用量.

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