掌握SNORT入侵检测系统：数据包分析与实时防护

本篇文档详细介绍了SNORT入侵检测系统的相关知识，特别是针对暨南大学的一份信息安全实验报告。实验旨在让学生郭鸿耀理解并掌握SNORT的工作原理和操作流程。 首先，SNORT是一个开源的网络入侵检测系统，具备强大的实时数据分析和网络数据包内容搜索匹配能力，能够检测多种类型的网络攻击并提供实时报警。其主要由四个软件模块构成： 1. 数据包嗅探模块：这是系统的入口，负责监听网络中的数据包，对网络流量进行基础分析。 2. 预处理模块：利用插件对原始数据包进行深度检查，识别出如端口扫描、IP碎片等异常行为，确保只有经过预处理的数据才会进一步传递给检测引擎。 3. 检测模块：是SNORT的核心部分，根据预先设定的规则对预处理后的数据包进行匹配，一旦发现规则匹配，就会触发报警。 4. 报警/日志模块：检测引擎的结果会被记录在日志文件中，同时支持通过网络、Unix socket、Windows Popup（SMB）或SNMP协议发送警报，并能与第三方插件如SnortSam集成，甚至存储到SQL数据库中。 实验者将通过实践学习SNORT的三种工作模式：嗅探器模式，仅用于数据包捕获；数据包记录器模式，用于长期保存数据；以及入侵检测模式，这是核心功能，可根据用户自定义规则进行动态分析并采取相应行动。 通过这个实验，学生不仅掌握了SNORT的基本工作机制，还了解了如何应用它进行网络安全监测，这对于理解和应对网络威胁具有重要意义。整个实验环境设在Linux操作系统下的联网计算机上，实验时间跨度为5月17日至22日，旨在培养学生的实践操作能力和理论联系实际的能力。