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《网络入侵检测系统中检测引擎的研究与设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、华中科技大学硕士学位论文摘要随着计算机网络的迅速发展，有关网络的安全问题也变得日益突出。入侵检测作为新一代的计算机安全技术，是对防火墙、病毒检测等传统计算机安全机制的有效补充。而检测引擎是入侵检测系统中的核心部分，其性能直接决定了检测系统的优劣。一般而言，检测引擎采用的检测方法可分为误用和异常两种，其中误用检测的效率较高，但只能发现规则库中已知的攻击，而异常检测却能发现未知的入侵行为。因此可以采用目前检测引擎的常见作法，将这两类检测结合使用，这样有利于降低入侵检测的漏报率。进一步研究，在误用检测方面，BM模式匹配
2、算法相对于简单的模式匹配己有很大的改进，然而面对目前快速发展的大流量网络，仍然还需更快的检测速度。针对目前常用的模式匹配算法进行分析，可以设计一个更加适用的BM模式匹配改进算法，将该改进算法应用到入侵检测系统中，能够更进一步地提高入侵检测的效率。在异常检测方面，根据一个经典的统计模型，对当前网络流量进行异常检测，能够及时发现规则库中未定义的入侵。同时采用一种基于滑动窗口的流量更新策略，使异常检测更加准确。并且，针对某些对入侵检测系统本身的攻击，还可以设计一个报警过滤算法，减少某些滥报现象，提高报警的合理性，使系统具
3、有一定的抗攻击能力。综合考虑，构建一种结合模式匹配、网络流量统计及报警过滤等多种技术的检测引擎，为入侵检测系统检测引擎的设计提供一个思路和方案。关键词：入侵检测，模式匹配，协议分析，网络流量，报警过滤I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofthecomputenetwork,thesecurityproblemisgetingmoreandmoreimportant.Intrusiondetectionasanewgenerationcomputersecurit
4、ytechnique,isakindofhelpfulreinforceforfirewall,virusdetectionetc.DetectionengineisthecoreofIDS,whoseperformancedirectlydeterminesthequalityofIDS.Generallyspeaking,detectionengine’sdetectionmethodscanbedividedintomisusedetectionandanomalydetection.Themisusedet
5、ectionhashighefficiency,butitonlycandiscoveknownattacksoftherules.whereas,theanomalydetectioncandiscoveunknownattacks.Further,inthemisusedetectionmodule,comparedtothesimplemodelofmatchingalgorithm,BMalgorithmhasbeengreatlyimproved,butfacingcurrentrapiddevelopm
6、entoflargenetworkflowsneedfasterdetectionalgorithms.InviewofthecurrentcommonlyusedBMalgorithmanalysis,coulddesignamoreapplicableBMalgorithm.ThisimprovedBMalgorithmcanimprovetheefficiencyofIDS.Atthesametime,applytheknownprotocolanalysisintopatternmatching,which
7、couldreducethequantumofmatching,andenhancetheefficiencyofdetection.Intheanomalydetectionmodule,accordingtoaclassicalstatisticalmodels,IDSmakefulluseofstatisticalinformationtodetectcurrentnetworkflowwhetheranomalyornotofunknownattacks.Inordertomaketheanomalydet
8、ectionmoreaccurate,IDScouldadoptatrafficupdatepolicybasedonglidewindow.OwingtotheattacksofIDSitself,anoptimizedalertalgorithmcoulddecreasetheoccurrenceofabusivealert,therationality
