入侵检测系统中模式匹配算法的研究

入侵检测是网络安全的最后一道防线,模式匹配算法是基于特征匹配的入侵检测系统中的核心算法,模式匹配的效率决定这类入侵检测系统的性能。本文对入侵检测系统中的模式匹配算法进行了综述,包括经典的单模式匹配算法--KMP算法、BM算法、RK算法和多模式匹配AC算法。对各种算法的性能进行了分析。最后提出了改进模式匹配算法效率的研究方向。     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究

入侵检测是网络安全的最后一道防线,模式匹配算法是基于特征匹配的入侵检测系统中的核心算法,模式匹配的效率决定这类入侵检测系统的性能.本文对入侵检测系统中的模式匹配算法进行了综述,包括经典的单模式匹配算法--KMP算法、BM算法、RK算法和多模式匹配AC算法.对各种算法的性能进行了分析.最后提出了改进模式匹配算法效率的研究方向.     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是网络安全防御的一项重要措施,但是传统的基于模式匹配的入侵检测系统由于过高的误报率和漏报率已不能满足实际需要。本文分析了基于模式匹配的入侵检测系统的缺点,提出了模式匹配与协议分析相结合的方法,可以大幅度减少计算量,提高分析效率,得到更准确的检测结果。     

基于协议分析的入侵检测算法及体系结构研究

传统的基于误用检测的入侵检测系统大多采用简单模式匹配或者是模式匹配的改进方法进行入侵检测。采用模式匹配的入侵检测方法具有匹配的数据量大、误报率和漏报率高的问题。针对这些主要问题,提出了基于协议分析树的通用协议分析入侵检测算法以及基于此算法思想的多Agent并行处理协同工作的入侵检测体系结构,并对其入侵检测性能进行了分析,从理论上证明了其在检测速度上有巨大提高,适合高速网路和下一代网络的需要。     

模式匹配及其改进算法在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统在网络安全中的作用越来越大.而在入侵检测系统中,模式匹配算法的好坏直接影响到入侵检测系统的性能.分析了入侵检测系统的单模式和高效多模式匹配算法,对算法的改进进行了讨论,并分析了入侵检测系统中模式匹配算法的效率和研究方向.     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是安全防护的重要手段,但是传统的入侵检测系统在高速网络环境下由于误报率和漏报率过高而难以满足实际需要。文中分析了基于模式匹配的入侵检测系统的不足,提出了把协议分析技术和模式匹配技术相结合的检测模型,最后讨论了一种对入侵检测系统的规则库进行精简的方法。这些方法提高了检测准确率和效率,使得入侵检测系统能够适应高速网络环境。     

面向入侵检测的单模式匹配算法性能分析

对基于规则的入侵检测系统来说,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。文章针对入侵检测系统中的模式匹配问题,通过实验模拟,对若干种单模式匹配算法的性能进行分析,以得到适用于对大规模数据实时定位的高效单模式匹配算法。     

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。     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是安全防护的重要手段，但是传统的入侵检测系统在高速网络环境下由于误报率和漏报率过高而难以满足实际需要。文中分析了基于模式匹配的入侵检测系统的不足，提出了把协议分析技术和模式匹配技术相结合的检测模型，最后讨论了一种对入侵检测系统的规则库进行精简的方法。这些方法提高了检测准确率和效率，使得入侵检测系统能够适应高速网络环境。     

基于入侵检测的模式匹配算法的改进研究

针对入侵检测系统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,结合入侵检测模式匹配特点,提出了一种改进的匹配算法。首先找到模式串中无重复字符集,然后在目标串中找到字符集中出现频率最小的字符进行目标串的模式匹配。实验证明,此算法对于入侵检测的模式匹配具有良好的匹配效率。     

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。     

基于Snort的入侵检测系统的研究与改进

入侵检测技术是一种主动保护网络资源免受黑客攻击的安全技术。可以弥补防火墙的不足,帮助网络快速发现网络攻击的发生,起着主动防御的作用,为网络安全提供实时的入侵检测及采取相应的防护手段。本文对提高Snort性能的核心技术进行分析,提出一种能够有效提高匹配效率的AC—wM的模式匹配算法,并对改进后的Snort系统进行测试,显著提高了系统的性能。     

最优搜索理论在入侵检测系统中的应用研究

目前网络入侵检测面临的一个问题是如何在高速网络下有效地检测入侵.分析了snort的检测过程和其存在的问题,提出了提高检测速度的方法.由于内容检测需要使用模式匹配技术,将消耗较多的时间,会引起丢包现象,为了解决这个问题,通过将规则库按照攻击类别分类,然后根据最优搜索原理,将有限的时间分配到各类攻击的检测中去,在尽量不丢包的情况下使检测到攻击的概率最大化.     

基于NP模式的报文检测方法

针对现有网络入侵检测方法中存在的不足,引入否定模式（NP）匹配的策略,提出了基于NP模式的报文检测方法。该方法先从待测报文内容模式集合中找出NP模式,根据NP模式将待测数据流分段;然后通过模式匹配引擎对分段内容进行模式匹配。实验结果表明,该方法能降低误报率,减少报文匹配次数,提高检测效率。     

高速网络入侵检测系统的应用研究

传统入侵检测系统检测效率低下,误报和漏报率较高,不能满足真实网络环境下网络入侵检测的需求。有鉴于此,提出了一种新型的基于模式匹配和协议分析相结合的网络入侵检测系统,对该系统中关键模块的设计和实现进行了介绍。经过实验表明,该系统具有良好的实时性,误报和漏报率更低。     

基于虚拟蜜罐的入侵特征码生成

目前许多入侵检测系统基于被动防御,需要及时更新入侵检测规则库,否则将对最新的攻击产生漏报现象。而虚拟蜜罐系统基于主动防御,利用虚拟蜜罐软件Honeyd的插件Honeycomb可以为入侵检测系统自动生成攻击特征码,从而降低入侵检测系统的漏报几率。     

基于虚拟蜜罐的入侵特征码生成

目前许多入侵检测系统基于被动防御,需要及时更新入侵检测规则库,否则将对最新的攻击产生漏报现象。而虚拟蜜罐系统基于主动防御,利用虚拟蜜罐软件Honeyd的插件Honeycomb可以为入侵检测系统自动生成攻击特征码,从而降低入侵检测系统的漏报几率。     

多视角乳腺X线图像匹配方法综述

乳腺X线摄影术是目前乳腺疾病的主要检查方式之一,采用图像处理与模式识别的方法对乳腺X线图像进行分析,可以辅助医生发现漏检的病变,识别出假阳性组织,有效降低漏诊率和误诊率。基于图像处理的方法应模拟医生阅片机制,因而基于多视角的乳腺癌检测与分类方法更加适合临床的要求。多视角乳腺癌检测的基础是确定不同视角图像间的匹配关系,本文较为全面地讨论了乳腺X线图像多视角匹配方法。首先对现有乳头检测和胸肌分割方法进行回顾,并对比分析了不同方法之间的优缺点;然后讨论了现有双视角匹配以及双边匹配方法;最后对现有匹配方法存在的问题进行分析,并提出了改善措施。 