Snort入侵检测系统规则匹配方法研究

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1、重庆大学硕士学位论文Snort入侵检测系统规则匹配方法研究姓名：韩国华申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：傅鹤岗；陈洪20120601重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要网络安全形势伴随信息网络应用的快速发展日益严峻，以往单一、静态的防火墙策略已经不能很好的应对日益严重的网络安全问题。入侵检测系统正是在这种背景下产生和发展起来的。入侵检测系统是一套软硬件相结合的系统，运用入侵检测技术对恶意使用或攻击行为进行检测识别、报警响应处理等，检测的内容既可以是网络数据流也可以是终端主机设备的相关数据，它对受保护网络内、外部的恶意或攻击行为都具有监视和检测作

2、用。同防火墙配套使用，对加强网络安全特别有意义。Snon是一种典型的轻量级网络入侵检测系统，具有免费开源、动态防御等特性。Snort结构原理和实践应用等方面的研究，对研究与开发其他商用入侵检测系统，具有学术和商业双重价值。目前对Snort的大部分研究主要集中在Snon规则匹配算法上，侧重于提高算法的性能和减少时间复杂度等方面，而对占Snort系统总运行时间15．2％的规则头匹配部分则研究较少。如果能减少规则匹配时间，包括规则头匹配及规则选项匹配的相应操作时间，同样能提高系统效率，提升系统性能。结合先进的匹配算法后改进系统整体性能的效果将更为显著。本文

3、的主要工作包括：①在Snort作为研究对象的基础上，深入分析了Snort的整体体系结构，详细研究了Snort的各功能模块，深度剖析了Snon规则格式和规则组织形式，然后围绕Snort规则头部分进行研究分析，在此基础上展开对能够提高Snoa检测分析处理速度的相关技术的研究。②在规则动态调整方面，在深入分析了静态调整法及包括一步调整法和两步调整法的动态调整法的基础上，本文提出了性能更加优越的改进两步动态调整法。③在分析了Snort规则特点及匹配、调整方法的基础上，结合改进的两步动态规则调整法，本文提出了一种能够提高Snort检测处理速度的新方法一基于高频

4、活动规则集的Snort规则头匹配方法。经过对来自DAPRA1999的数据集进行分组对比测试分析，结果表明，本文提出的方法能够有效提高Snort检测处理速率，在效率上比原方法平均提高了约17．25％。关键词：入侵检测，Snon，规则匹配，动态调整，高频活动规则集重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputernetworkandapplication,networksecuritysituationbecomesmoreandmoreserious，previoussingleandstat

5、icfirewallstrategyCannotbegoodtodeal、加廿1theincreasinglyseriousnetworksecurity．Intrusiondetectionsystemisinthiscontextoftheemergenceanddevelopment．Intrusiondetectionsystemisacombinationofsoftwareandhardware，applyintrusiondetectiontechnologyonthemaliciousorattackfordetectionandal

6、armprocessing，detectionofthecontentCanbeanetworkdatastream，callalsobeaterminalhostequipmentdata,ithasthesurveillanceanddetectionfunctiontotheprotectednetwork，externalhostileoraggressivebehavior．ItisespeciallymeaningfultostrengthenthenetworktousewiⅡlfirewallstrategy．Snortisatypi

7、callightweightnetworkintrusiondetectionsystem，诹也opensource，dynamicdefenseandothercharacteristics．Snortstructureprinciplesandpracticalapplicationsofthestudy,toresearchanddevelopmentofothercommercialintrusiondetectionsystem，hastheacademicandcommercialvalue．Atpresentmostofsnort’Ss

8、tudymainlyconcentratesinthesnortrulematchingalgorithm，