基于Snort高速入侵检测系统的设计与实现-软件工程专业论文.docxVIP

摘 要 随着网络技术的飞速发展，高速网络流量不断增大、各种网络攻击层出不穷， 在这样网络环境下，如何保障高速网络的流量安全，如何保障高速网络区域的 WEB 应用服务安全，已成为亟待解决的问题。因此，迫切需要研究设计更准确、 更有效、更高性能的网络入侵检测系统和入侵检测设备。目前基于硬件网络处理 器已经发展非常成熟；高速入侵检测的高速度、低漏检率、低误报率等要求，使 的以软件为核心的网络入侵检测系统面临不断发展和优化的压力。 本文主要从软件层面对网络入侵检测系统中的数据捕获瓶颈和检测匹配瓶 颈进行分析和研究，提出了基于提升数据包捕获能力、匹配能力和检测能力的改 进和设计策略，实现网络入侵检测系统的整体检测性能和功能的提升，同时完善 了多层次、高效率的控制配置功能和日志告警展现等功能，大大提高了网络入侵 检测系统平台的检测的高性能、监控的方便性、输出的多样性。 本文首先研究基于 Snort 入侵检测系统的体系结构和主要功能模块，在原有 系统结构基础上主要进行数据包捕获模块、规则检测模块设计，实现对高速网络 数据包协议自识别和分流处理模块，从而提高网络入侵检测系统检测效率。 其次，采用零拷贝技术实现高速数据包捕获模块，将网卡中的数据直接传输 到用户空间，使用户层和网络接口直接交互、避免数据包在内存的多次拷贝，有 效地节省 CPU 开销，为上层更复杂的匹配处理提供宝贵时间，提高整个系统数 据包捕获能力。 最后，结合自适应模式匹配方法，在优化规则匹配结构基础上进行匹配算法 整合，有效的提高入侵检测系统规则匹配能力和检测能力，减少不必要有哪些信誉好的足球投注网站路径， 提高网络入侵检测系统的检测效率。 通过网络入侵检测系统在专有硬件平台和自编译 Linux 操作系统进行测试和 分析，验证了高速网络环境下入侵检测系统的性能和功能的提升效果。 关键词：入侵检测；模式匹配；Snort；规则树 Abstract With network technology is developed rapidly,the ability of network transmission is bigger and bigger.Under this situation, many kinds of network attack happen frequently. It is a hot topic that how to protect transmission security and how to protect web application service security under high-speed network. It is urgent and important to provide more secure, more efficient and more active intrusion detection methodology to protect all kinds of network communication for work and life. Currently, hardware related with network is developed much and more stable, but the network intrusion detection system is still under great pressure for optimizing to satisfy the demand--high-speed, low miss checking rate, low wrong reports and so on. The article mainly analyzes and researches on bottlenecks of data package capturing module and pattern matching module for NIDS. Proposing several methods to improve data capturing ability, pattern matching ability and also detecting ability, finally implements them.Also implements control-configure module and logging- monitor module.Based on these improvements and implementation,several abilities detection ability, monitor usability and output variety, a