一种神经网络和模式匹配相结合的入侵检测系统

构造一个基于BP神经网络和模式匹配技术的网络入侵检测系统模型.神经网络和模式匹配在检测类型上是互补的，BP神经网络需要数值化的输入，适合检测基于网络数据包流量特性的入侵行为；模式匹配技术是通过在数据包中搜索特征字符串来检测入侵的.将网络数据包分析处理后分别按神经网络和模式匹配检测模块的输入数据格式生成输入实例，再分别予以检测.该系统可以检测出已知的入侵行为，同时具有一定的对未知入侵的检测能力.实验证明两者结合起来构成的检测系统性能更全面.     

入侵检测系统中的模式匹配算法研究

综述入侵检测系统中的模式匹配算法,包括经典的单模式匹配算法KMP算法、BM算法和多模式匹配AC算法。在此基础上提出一种改进算法——两端分段匹配算法,并加以验证,最后指出改进模式匹配算法效率的研究方向。     

面向入侵检测的Aho-Corasick算法内存消耗研究

多模式匹配算法在网络入侵检测系统中有着广泛的应用,目前的研究主要集中在如何提高算法的匹配速度上,对于算法的内存消耗研究较少。对于基于硬件实现的嵌入式入侵检测而言,如何降低多模式匹配算法的内存消耗也是一个值得关注的问题。Aho-Corasick(AC)算法是一个基于有限状态机的多模式匹配算法,该算法具有O(n)的时间复杂度,但是由于状态表存储开销较大使其难以应用到嵌入式入侵检测系统中。对AC算法的内存消耗进行了深入地研究,分析了几种可行的AC有限状态机存储策略,提出了一种改进的Banded-Row格式的AC有限状态机存储策略。实验结果表明,该策略能够在较小地影响AC算法匹配速度的前提下,更加有效地降低其内存消耗。     

Snort中BM模式匹配算法的研究与改进

随着网络安全问题的日益严峻,入侵检测系统Snort凭借其自身特点能有效地弥补传统安全保护措施的不足,己成为计算机与网络安全的重要组成部分.模式匹配算法是基于特征匹配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.文章首先详细阐述了入侵检测系统Snort的BM模式匹配算法思想,在此基础上提出了一种改进的BM算法,该算法在重复后缀较多的情况下,能有效加快模式匹配的速度,提高入侵检测的效率.     

一种利用并行计算提高模式匹配性能的方法

使用模式匹配进行入侵检测是一种常见的误用检测方法,模式匹配的速度直接影响到入侵检测的性能。对模式匹配常用的改进方法多集中在模式串的比对上,针对基于网络的入侵检测数据源和网络入侵检测规则的特点,提出一种对字符串进行并行计算以提高模式匹配性能的改进方法。实验证明,该方法有效地提高了比对速度。     

面向入侵检测系统的通用应用层协议识别技术研究

网络环境的不断发展和网络应用的不断加入使得协议分析和入侵检测的难度不断增大，同时造成了误报和漏报的不断发生．在进行协议分析和入侵检测以前首先对应用层协议进行识别并分别对不同协议采用不同的分析手段，可以极大的提高协议分析和入侵检测的可靠性．提出了一种通用的应用层协议识别技术并将其应用到入侵检测系统上，通过实验验证了其可用性和可靠性．     

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。     

一种构造入侵检测系统模式匹配自动机的方法

介绍了一种新的用于构造入侵检测系统模式匹配自动机的方法,该方法的基本出发点在于NFA与DFA能力的等价性、构造NFA的方便性和DFA运行的高效性。它从构造判定单个模式的NFA自动机入手,通过集成单个的NFA而得到全集的NFA,并将全集NFA转换为与之等价的DFA并化简,从而可得到全集的确定型模式匹配有限自动机。由于该方法可以完全自动完成,从而可方便地为入侵检测系统构造模式匹配自动机。     

面向入侵检测系统的通用应用层协议识别技术研究

网络环境的不断发展和网络应用的不断加入使得协议分析和入侵检测的难度不断增大，同时造成了误报和漏报的不断发生.在进行协议分析和入侵检测以前首先对应用层协议进行识别并分别对不同协议采用不同的分析手段，可以极大的提高协议分析和入侵检测的可靠性.提出了一种通用的应用层协议识别技术并将其应用到入侵检测系统上，通过实验验证了其可用性和可靠性.     

入侵检测系统的探讨

将论述入侵检测系统的概念及原理，并探讨怎样利用UNIX操作系统自身的日志功能及系统管理员自己编写的软件／脚本进行入侵检测．为预防和阻止黑客攻击提出了技术建议。使我们的计算机网络更加安全可靠．     

用于入侵检测的快速多模式匹配

针对目前入侵检测匹配算法速率过慢的问题,提出了一种快速多模式匹配算法.一般情况下,该算法能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已经匹配成功的信息,尽可能多地跳过待查文本串中的字符,不需要匹配目标文本串的每个字符,就能一次性实现对文本的快速搜索.此外,该算法由于采用组合状态自动机,还能对中文进行快速搜索.实验结果表明,本文算法具有更高的检测效率,能有效降低系统的丢包率.     

入侵检测技术研究综述

对入侵监测技术和入侵监测系统进行了研究和阐述。叙述了入侵监测技术和入侵监测系统的概念，对入侵监测系统按获得数据的方法和监测方法进行了详细的分类，描述了一种入侵监测系统的系统模型．叙述了入侵监测的技术途径，介绍了对入侵监测系统面临的问题和发展趋势。     

基于协议分析的入侵检测规则智能匹配

针对传统模式匹配检测技术存在的计算量大、检测率低误、报警率高等问题,提出了一种基于协议分析的智能匹配检测方法。该检测方法充分利用TCWIP（Transmission Control Protocol／Intemet Protocol）技术的高度规则性检测攻击的存在,明显减少了匹配检测的计算量。设计并实现了基于动态分析的自动排序规则库。实验结果表明,该智能匹配方案能使模式匹配的时间缩短20％,从而提高了入侵检测的效率。     

一种基于代理的DIDS的构建方法

一个入侵检测系统应具有准确性、可靠性、可用性、适应性、实时性和安全性等特点。通过分析目前入侵检测系统存在的不足,提出了一个基于移动代理的分布式检测系统的模型。目前的入侵检测系统一般采用集中式的系统结构,存在单点失效、效率低等问题。使用代理技术,不但解决了传统入侵检测体系结构的瓶颈问题,同时可以对入侵行为进行追踪,收集与入侵相关的信息,决策入侵是否发生。同时还详细介绍了基于代理的DIDS的模型的体系结构、各部分的功能、系统的工作流程等。     

基于Linux的Snort入侵检测系统的研究与应用

入侵检测是一种用于检测网络中违反安全策略行为,并做出保护反应的技术。从体系结构、基本功能方面对开源的Snort入侵检测系统进行深入分析,构建基于Linux平台的Snort网络入侵检测系统,并以FTP服务为例,阐述了Snort规则的配置,以及对FTP服务进行报警的过程。     

基于网络状态的入侵检测模型

本文提出了一种基于网络状态的入侵检测模型。该模型结合网络入侵的目标和特点，利用有穷自动机理论，基于网络协议来实现进程和操作系统的状态建立，从而可以发现未知的入侵，本文论证了应用该模型的可靠性，并利用通用入侵检测框架CIDF对应用该模型的入侵检测系统进行了描述，最后与其它入侵检测模型进行了比较。     

基于二维模式匹配的镜头检测方法

镜头通常作为分析和检索视频的基本单元.为此,提出了一种基于二维模式匹配的镜头自动检测算法.为克服二值化处理后缺少色彩特征的缺点,进一步采用主色提取的方法,利用色彩信息提高算法准确率.实验结果表明提出的算法可行性好、检测准确率高.     

分层协作的多代理入侵检测系统

根据分布式入侵检测系统的设计策略,设计了一个分层协作的多代理入侵检测系统。引入分层协作机制的目的是为了克服单一的主机入侵检测系统以及网络入侵检测系统的某些缺陷。通过各个节点之间的协同工作,共同检测和防范对系统的入侵行为。系统框架参考目前流行的通用入侵检测框架CIDF构建。检测方法采用协议分析融合模式匹配的方式。介绍了系统的体系结构,各部分的功能以及系统实现的一些关键技术。