优化Snort的模式匹配算法：提升入侵检测效率

本文主要探讨了"基于Snort的模式匹配算法的研究与改进"这一主题，由作者乔佩利和王玲共同完成，他们的研究背景支持来自于黑龙江省自然科学基金(F2007-06)。两位作者分别在网络安全领域具有丰富的经验和学术背景，乔佩利教授不仅是导师，还对网络安全有深入理解，而王玲则是一名正在攻读硕士学位的研究生。 论文的核心关注点在于模式匹配算法在基于规则的入侵检测系统中的关键作用。Snort是一种广泛应用的入侵检测系统，其内置的BM(Boyer-Moore)算法是实现高效模式匹配的基础。然而，BM算法并非完美，它存在一些局限性，如在处理某些特定模式时可能会导致不必要的比较次数较多，影响整体性能。 针对这些缺陷，作者提出了一个改进的BM算法。通过减少比较次数和增加模式串的移动距离，这种优化旨在提升模式匹配的速度，从而显著提高入侵检测的效率。这种方法的优化策略可能是基于对BM算法的工作原理的深入理解和对潜在瓶颈的分析。 实验部分是论文的重要组成部分，它通过实际测试验证了改进算法的有效性。结果显示，经过改良后的BM算法在模式匹配任务中表现出更高的执行效率，这对于提升整个入侵检测系统的实时性和准确性具有重要意义。 关键词包括“入侵检测”，“模式匹配”，“BM算法”以及“改进算法”，这些都是研究的焦点，表明了作者不仅关注理论研究，而且重视实际应用中的效果优化。这篇论文不仅对现有模式匹配算法进行了深入剖析，还为提高基于Snort的入侵检测系统性能提供了一种实用的改进策略，对于网络安全领域的研究人员和实践者具有很高的参考价值。