网络入侵检测系统模式匹配算法的研究与实现

论文摘要

随着互联网的飞速发展,网络入侵已经成为威胁计算机安全的最大隐患。传统的安全防御体系,由于其被动、静态等缺陷,已经不能完全解决日益严峻的安全问题。于是,入侵检测技术应运而生,成为当前安全领域研究的热点。网络入侵检测系统是一种主动、实时的安全防护系统,是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代安全保障体系。然而,网络入侵检测系统也存在着诸多挑战,如何提高其检测效率以适应网络通信的要求是其中最为典型的一个问题。模式匹配算法是基于规则入侵检测系统的核心技术,它直接影响到系统的准确性和实时性,成为提高检测效率和质量的重要途径。本文首先对入侵检测技术及Snort系统进行了分析。其次,对制约系统发展的检测算法进行了深入的研究。在对几种经典模式匹配算法比较的同时,选择了目前使用最为广泛的BM算法重点分析。针对BM算法的不足,结合BMH和BMHS算法,提出了一种更优的模式匹配算法——PBM算法。实验表明,PBM算法能有效地提高匹配效率,具有更好的性能表现。最后,本文以Snort作为实验平台,在Linux下利用PBM算法设计和优化了Snort入侵检测引擎,并将优化后的系统应用于实际检测任务中,其结果对入侵检测的进一步研究具有参考和指导作用。

论文目录

• 摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 入侵检测及其算法研究现状
• 1.2.1 入侵检测研究现状
• 1.2.2 入侵检测算法研究现状
• 1.3 入侵检测及其算法发展趋势
• 1.3.1 入侵检测发展趋势
• 1.3.2 入侵检测算法发展趋势
• 1.4 论文组织
• 第二章 入侵检测系统分析
• 2.1 入侵检测必要性分析
• 2.2 入侵检测定义
• 2.3 入侵检测工作流程
• 2.4 入侵检测系统结构
• 2.5 入侵检测系统分类
• 2.6 Snort 系统分析
• 2.6.1 Snort 简介
• 2.6.2 Snort 系统结构及功能分析
• 2.6.3 Snort 系统实现原理及工作流程
• 2.6.4 Snort 规则
• 2.6.5 Snort 系统性能瓶颈分析
• 第三章 入侵检测模式匹配算法改进
• 3.1 模式匹配定义
• 3.2 模式匹配问题
• 3.3 模式匹配分类
• 3.4 典型模式匹配算法
• 3.4.1 BF 算法
• 3.4.2 KMP 算法
• 3.4.3 BM 算法
• 3.5 BM 算法改进
• 3.5.1 BMH 算法
• 3.5.2 BMHS 算法
• 3.6 一种改进的BM 算法----PBM 算法
• 3.6.1 算法思想
• 3.6.2 算法描述
• 3.6.3 算法的有效性证明
• 3.6.4 算法性能分析
• 3.6.5 算法实例比较
• 3.6.6 实验测试
• 3.6.7 实验结果分析
• 第四章 基于PBM 算法的Snort 检测引擎优化
• 4.1 Snort 内部机制
• 4.2 Snort 检测引擎工作原理
• 4.2.1 模式匹配链表构造
• 4.2.2 模式子集合划分
• 4.2.3 模式匹配过程
• 4.3 检测引擎优化
• 4.3.1 优化分析
• 4.3.2 优化过程
• 4.4 应用实例
• 4.5 系统测试
• 4.5.1 数据集选取
• 4.5.2 测试环境
• 4.5.3 性能测试
• 4.5.4 测试结果分析
• 第五章 总结及工作展望
• 5.1 工作小结
• 5.2 未来工作展望
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 研究生在校期间的科研成果