改进Snort模式匹配算法提升网络安全性能

本文深入探讨了Snort下两种模式串匹配算法——即Best-Match (BM)算法和Wu-Manber算法的研究与改进。首先，作者在介绍当前入侵检测技术的研究现状时指出，随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，传统的防火墙已不足以应对复杂多样的网络威胁。入侵检测系统，如Snort，因其基于规则的模式匹配能力而成为重要的防御工具。 Snort主要依靠模式匹配来识别和抵御攻击，特别是基于规则的模式匹配，其性能对整个入侵检测系统的效能至关重要。作者通过对Snort下的这两种算法进行了对比分析，发现尽管BM算法简单直观，但可能存在匹配效率低下的问题。而Wu-Manber算法则在处理多模式匹配时表现更优，但仍有优化空间。 文章重点聚焦于Wu-Manber算法的改进，针对其可能存在的存储需求高和匹配效率不高的局限，作者提出针对性的改进策略。改进可能包括但不限于优化模式预计算、采用更高效的数据结构、或者结合动态调整等方法。通过实验验证，作者展示了这些改进措施带来的显著效果：不仅提升了模式匹配的速度，减少了内存占用，而且整体上提高了入侵检测系统的响应速度和准确率。 本文对Snort中模式匹配算法的改进研究具有实际应用价值，为提升网络入侵检测系统的性能提供了新的思路和技术支持。对于网络安全专业人员来说，理解和掌握这种算法的优化策略对于提高网络安全防御能力具有重要意义。同时，这项研究也为其他领域的模式匹配算法设计提供了借鉴，促进了网络安全技术的持续发展。