Snort入侵检测系统规则匹配算法优化研究

"傅汀的硕士学位论文《SNORT入侵检测系统规则匹配算法的研究》探讨了网络安全现状，重点关注入侵检测技术和SNORT系统。论文深入分析了Snort的系统架构、工作流程和规则，同时对单模式和多模式匹配算法进行了研究，并提出了新的AC-BMtt算法，以提高检测匹配效率。" 在当前的网络环境中，随着计算机网络的广泛应用，网络信息传输量大幅度增长，随之而来的是网络安全问题的日益严重。网络入侵和攻击行为不断增多，如何确保网络的安全性和可靠性成为了一个亟待解决的问题。入侵检测系统作为预防性安全措施的一种，可以对内部和外部攻击以及误操作提供实时防护，因此对入侵检测技术的研究至关重要。 文章首先从网络安全现状入手，阐述了入侵检测技术的基本概念和重要性，简要回顾了入侵检测系统的发展历程、分类以及其基本体系结构。其中，SNORT入侵检测系统被选为研究对象，详细解析了其系统架构，包括其模块组成、数据处理流程以及规则解析机制。作者还提供了系统关键工作步骤的流程图，以帮助理解其运作方式。 接着，文章深入到Snort的部署应用和安全性分析，讨论了在实际网络环境中的配置和使用情况，以及如何确保Snort自身免受攻击。核心部分是算法研究，作者对比分析了单模式匹配和多模式匹配算法的优缺点，并结合Snort的特性提出了AC-BMtt算法。该算法旨在优化规则匹配过程，提升检测速度和准确性，实验结果证明了新算法的有效性，达到了提高检测效率的预期目标。 关键词涵盖了网络安全、入侵检测、Snort以及模式匹配，表明这篇论文集中研究了这些领域内的关键问题，特别是对于提高SNORT入侵检测系统的性能做出了贡献。傅汀的这项研究为网络防御提供了新的策略，对于提升整体网络安全水平具有实际意义。