融合Snort规则与神经网络的入侵检测模型提升准确率

本文档探讨了一种创新的网络安全解决方案——一种基于Snort规则和神经网络的混合入侵检测模型，发表于2011年的广西大学学报:自然科学版。作者刘明和高玉琢针对当时主流的入侵检测系统主要采用的误用检测和异常检测方法存在的误报率和漏报率问题，提出了一种结合两者优势的混合检测策略。 该模型的核心思想是首先利用模式匹配算法进行初级检测，这是一种误用检测技术，它通过预先定义好的规则库来识别常见的攻击行为。这个阶段快速筛查数据包，对疑似威胁的数据进行初步分类和分流，减少了整体系统的处理负担。这种方法能有效降低误报，减少无意义的警报，提高系统效率。 然而，为了弥补误用检测可能遗漏的未知或新型威胁，模型引入了神经网络这一异常检测技术。神经网络作为一种模仿人脑工作方式的智能系统，能够学习并自我调整，对那些非典型的、不在规则库覆盖范围内的行为进行检测。当初级检测阶段筛选出的可疑数据进入高级检测引擎后，神经网络会进行更深入的分析，进一步提高检测的准确性和全面性。 这种混合模型的优点在于，它既能利用精确的规则库减少误报，又能通过神经网络的自适应能力减少漏报。相比于单一的检测技术，混合模型显著提高了入侵检测系统的鲁棒性和性能，能在保障网络安全的同时，减少误报和漏报，从而提升整体系统的有效性。 关键词包括：入侵检测、混合检测、误报率和漏报率，表明了论文的重点集中在这些关键领域。此外，论文的中图分类号T89.1，文献标识码A，也揭示了其在信息安全研究中的专业定位。总体而言，这篇文章提供了一个实用且有前景的网络安全策略，对于IT专业人士和安全研究人员具有重要的参考价值。