基于Snort规则优化的入侵检测系统研究中期报告

基于Snort规则优化的入侵检测系统研究中期报告摘要：入侵检测系统是网络安全领域的一个重要研究方向，本研究旨在通过对Snort规则的优化，提高入侵检测系统的准确性和检测效率。首先，对Snort规则的分

Snort 基于规则优化的入侵检测系统研究中期报告 摘要： 入侵检测系统是网络安全领域的一个重要研究方向，本研究旨在通 过对Snort规则的优化，提高入侵检测系统的准确性和检测效率。首 先，对Snort规则的分类进行了深入分析，提出了一种基于规则分层的 优化方法。然后，从规则匹配的角度出发，对Snort规则匹配过程进行 了优化，通过引入关键字过滤和剔除无用规则等方法，进一步提高了入 侵检测系统的效率。通过实验验证，得出了本研究方法的实际效果，证 明了该方法的实用性和可行性。 关键词：入侵检测系统；Snort规则；优化；规则匹配 一、研究背景及意义 随着计算机技术的迅猛发展，网络攻击手段也日新月异，网络安全 问题日益突出，入侵检测系统作为保障网络安全的重要手段受到越来越 多的关注。Snort作为一种流行的开源入侵检测系统，其规则引擎是实现 入侵检测的重要组成部分。目前，已经有大量的Snort规则被开发出来 并广泛应用于入侵检测系统中。然而，由于Snort规则的数量庞大，存 在重复、冗余等问题，导致规则引擎的效率和准确性有待进一步提高。 因此，对Snort规则进行优化，提高入侵检测系统的性能和效率，具有 重要的理论和实际意义。 二、研究现状分析 目前，国内外已经有很多学者对入侵检测系统进行了深入研究，尤 其是Snort规则的优化，已经有了一些成果。例如，黄世平等（2014） 从规则库优化和匹配引擎优化两方面出发，提出了一种基于Snort的高 效入侵检测系统。沈兴儒等（2017）针对Snort规则的分类问题，提出 了一种基于决策树的规则分类方法。邱志刚等（2020）提出了一种基于 多层匹配的Snort规则库优化方法，从匹配效率和匹配准确度两个方面