面向入侵检测系统的模式匹配算法研究

入侵检测系统Snort检测的基本原理是模式匹配。为了提高模式匹配算法的效率,从两方面对Snort中的BM算法进行改进。首先,为了增大模式串移动的距离,改进算法利用了与模式串最右端对齐的下一个及第二个文本字符,以及这两个字符再向右偏移模式串长度所对应字符在模式串中的出现情况,最大移动距离达到了2m+2。其次,为了增大失配时大的移动距离出现的概率,利用了最右端字符与其下一个字符的组合概率特性。最后,对算法进行了性能测试。测试结果表明改进算法减少了窗口移动次数和字符比较次数,提高了匹配效率。     

提高Snort规则匹配速度的新方法

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Snort的规则匹配速度。     

Snort研究及BM算法改进

Snort是一个轻型的入侵检测系统,在检测过程中,字符串匹配算法的效率决定了Snort系统的性能.分析了Snort的系统结构和工作流程,对Snort的BM字符匹配算法进行深入研究,提出了BM字符匹配算法的改进方法.实验数据表明,改进的BM字符匹配算法可提高Snort的效率.     

面向入侵检测的改进BM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.分析了目前网络上常用的BM算法及其不足,提出了一种更高效的改进算法.该算法利用模式串自身的特点,能有效地减少字符重复比较的次数,并利用位置移动表代替BM算法中的好后缀和坏字符移动表,提高了算法的匹配效率.实验结果表明,改进的模式匹配算法能够有效提高网络入侵检测系统的检测速度...     

字符串模式匹配算法的改进

字符串模式匹配算法是入侵检测系统中的一种重要算法.通过对两种著名的匹配算法KMP和BM算法以及现有的各种改进算法的分析,提出一种简单实用、易于理解的字符串匹配改进算法.该算法通过每次匹配失败时特殊位置上字符的启发来获得字符串向后移动的可能距离,这个距离由定义的一个统一函数求出,取其中的最大值作为字符串向后移动的实际距离.实验结果表明,该算法能减少模式匹配中字符的比较次数和尝试次数,提高模式匹配的效率.     

基于Snort的入侵检测系统性能优化

通过对Snort的规则匹配方式和模式匹配算法进行分析,为了提高基于Snort的入侵检测系统检测效率,提出了在规则匹配过程中充分利用处理函数的参数之间的关系,从而动态减少无效匹配次数,在模式匹配阶段采用改进的模式匹配算法提高匹配速度,从根本上优化了入侵检测系统的检测性能。     

入侵检测系统中BM算法的改进

随着网络安全问题的日益突出,入侵检测技术也成为当前研究的热点,模式匹配算法是入侵检测系统(IDS)中一种重要算法,直接影响剑系统的准确性和实时性.在研究BM算法和分析现有改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法.该算法利用了末字符和下一个字符在模式串中首次出现的位置、存在性、唯一性的判断来增加模式串移动距离,利用记录因子记录上次匹配过程中的匹配后缀来减少比较次数,从而有效地加快模式匹配的速度,提高入侵检测的效率.     

入侵检测中一种新的多模式匹配算法*

基于模式匹配的检测方法是目前入侵检测系统的一种重要方法,因此作为模式匹配方法核心的字符串匹配算法直接影响入侵检测系统的性能和效率。在AC算法和WuManber算法的研究基础上,提出了一种新的多模式匹配算法——ACWM。该算法能够增加字符跳转距离,比较稳定地减少匹配过程中字符比较的次数,提高匹配的速度和效率。     

面向入侵检测的改进BMHS模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。分析几种常用模式匹配算法,提出一种基于BMHS的改进算法——N-BMHS算法。该算法对字符串进行双向模式匹配,引入一个新的数组s记录模式串中字符的出现次数,次数为1时可以利用已匹配的信息来辅助得到模式串的最大移动距离。实验结果表明,改进的模式匹配算法能减少比较次数,有效提高匹配速度。     

一种改进的多模式匹配算法在Snort中的应用

模式匹配算法是入侵检测系统的重要组成部分。为进一步提高入侵检测系统的性能和效率,提出一种新的多模式匹配算法——完全自动机匹配算法(CA-AC算法),并将其应用于入侵检测系统Snort中。该算法是对Aho-Corasick算法的改进,根据新算法进行状态转换使得自动机状态减少,相应节约了存储空间。分析了算法的复杂度。实验表明,完全自动机算法在Snort中的应用改进了算法的性能,提高了Snort系统的规则检测效率。     

Snort的高效规则匹配算法

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入侵检测中模式匹配算法的研究和改进

入侵检测系统Snort是一种常用的入侵检测软件,该文其分析系统的检测引擎及其采用的模式匹配算法尤其是BM算法进行了深入的分析和讨论,在分析的基础中对BM算法进行改进,使用一种新的模式匹配算法,以减少匹配时间,提高匹配效率,达到提高算法的平均性能和较少资源消耗的目的。     

多模匹配问题在IDS中的解决

传统的Snort系统引入单模式匹配速度较快的BM算法进行特定的模式匹配。文献[1]在Snort系统中引入了基于KMP的多模式匹配算法,能有效地提高系统的性能。但是该匹配算法本身存在着局限性,以致干无法完成含有多Content属性选项规则的匹配工作。该文从多content属性选项的规则匹配问题着手,提出了解决方案,从而进一步推进了多模式匹配算法在IDS中的引入。     

一种快速的基于BM模式匹配的改进算法

模式匹配算法是入侵检测系统(IDS) 中非常重要的一种算法. 在研究和分析几种常用模式匹配算法的基础 上, 提出一种快速的基于BM(Boyer-Moore) 模式匹配的改进算法—–IBM 算法. 该算法充分利用模式串的末字符和 末字符所对应的文本串的后两字符的唯一性, 同时参考文本串本身的信息来提高模式串的移动量, 使得每次失配后, 在保证不丢失匹配成功可能性的前提下尽可能多地向后跳跃. 实验结果表明, 该算法相比其他模式匹配算法, 在检测 性能和匹配效率上均具有很大优势, 并且能够有效地提高IDS 的检测效率和性能.

     

一种基于二叉树结构的入侵检测研究

提出以二叉树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,旨在改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度。对Snort规则结构作了简要分析,详细阐述了以规则聚类思想构建二叉树结构的过程;同时,采用C4.5算法为二叉树每个规则集节点动态选择最显著的特征,并进行并行测试,实现性能优化。为了尽可能减少冗余比较和无效匹配,引入数字型的IntMatch串匹配算法,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度。     

入侵检测系统中高效的模式匹配算法

针对入侵检测系统模式匹配效率低的问题,提出一种高效的模式匹配算法.该算法通过对模式进行预处理记录模式的信息,然后对子节点进行递归比较,找到重复度最大的部分,提高模式匹配的效率;通过增加附加m个节点的匹配模式结构,降低模式匹配算法的时间与空间复杂度.理论分析表明,对于包含n个节点的主题树,提出的模式匹配算法的时间复杂度为O(nlog2n+mlog2m),空间复杂度为O(n+m).详细的实验以及与现有算法的比较表明,提出的模式匹配算法在时间、空间和匹配率性能上具有更高的效率.     

Snort规则的分析与实现

Snort是一个著名的开源入侵检测系统,经过若干年的发展,已经成为一个稳定、高效的入侵检测系统。通过对Snort及其规则的分析,介绍了Snort的规则组织结构及其规则匹配流程,并在此基础上实现了对于规则的更新和添加功能,便于用户灵活定义新的入侵检测规则,提升了Snort系统的可扩展性和防范入侵攻击的能力。     

基于排除算法型入侵检测系统的改进

入侵检测系统能有效防御网络上多数病毒和非法入侵,但也存在效率问题,特别是在高速网络环境下对检测效率要求非常高。文章提出了一种基于排除算法的模式匹配算法,对入侵检测系统中模式匹配算法进行了改进,使得在实际应用中调用标准模式匹配算法大为减少,提高了系统效率。