基于Snort的工业控制网络靶场入侵检测方法研究

随着工业信息化的不断发展与转型,人工智能、云计算等前沿技术正在不断地整合到不同的工业流程中,为整个工业体系带来了巨大发展驱动力,但也使得工控网络面临外界入侵的风险。本文针对现如今工业控制网络架构面临的潜在安全威胁进行了研究分析,通过对常见的网络入侵行为进行模拟,以及对Snort入侵检测机制的研究,设计了一种基于Snort的入侵检测系统的靶场感知模块。该模块将Snort开源入侵检测系统作为本靶场网络攻防的设计核心,并通过分析工业控制网络协议的数据包,进行数据包检测模块的拓展。引入机器学习的相关知识,对CNN-BiLSTM神经网络模型的学习率与网络维度进行优化。实验结果表明,在网络流量数据集上,该模型取得了比CNN、LSTM等神经网络模型更好的检测准确率,对于新型网络攻击,该模型的检测性能较传统方法更好,能够更好地保护工业控制系统安全。

基于Snort的Botnet网络检测系统设计研究

Botnet网络作为极具威胁的攻击类型,往往被用来发动大规模网络破坏活动。在Botnet网络中,为了保持服务器的隐蔽性、可用性,与域名关联的IP地址需要不停变动,而传统检测系统针对组织Botnet网络攻击显然已失效。因此,为了有效识别未知、潜伏的Botnet网络,该文设计了一种基于Snort的Botnet网络检测系统,并与传统检测系统进行比较。结果表明,该系统可以实时监测网络流量,从而快速检测攻击行为,检测正确率较高,具有良好的扩展性、可移植性。

基于Snort的BM模式匹配算法的改进

近些年来,很多国家工控系统都遭受到了网络安全攻击,造成了巨大的经济损失。网络入侵检测系统(NIDS)是网络安全的重要组成部分之一,开源入侵检测软件通过活跃的社区和研究者们不断更新来应对这快速发展的网络环境。文章介绍了Boyer-Moore字符串匹配算法,并提出一种改进的BM算法,并基于Snort入侵检测系统实现并验证改进算法,实验表明改进的算法提高了模式匹配效率。

利用多线程技术改造Snort系统

Snort是一个基于规则的轻量级网络入侵检测系统.为提高Snort系统的性能,针对其工作流程是单线程的特征,用处理模块间设置缓冲队列、各个协议解码器和链表节点设置忙闲标识等方法实现了对其的多线程改造,并详细描述了改造后系统的工作流程,最后结合简化模型模拟实验结果,分析了改造前后的系统各性能的变化.改造后的系统在检测速度和漏检率等性能方面有所提高,但也增加了CPU的工作量和内存的使用量.

入侵检测工具-Snort剖析

入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)是信息安全体系结构的重要组成部分。简要介绍了入侵检测系统的原理、分类、研究方法。Snort是一个开源的入侵检测系统。从系统架构、程序流程、规则集、压力测试等方面对Snort 1.8.6版本进行了详细剖析,最后给出了对Snort的评价。

基于Snort的Modbus TCP工控协议异常数据检测规则设计

工业控制网络通信协议的脆弱性是导致工控网络遭受攻击的主要因素。Modbus TCP是工控网络的典型通信协议。在对Modbus TCP协议进行脆弱性分析的基础上,结合Snort检测机制对典型的异常行为进行归类,提出了一种用于Snort的Modbus TCP协议异常数据流检测模板。Modbus TCP的分析和规则模板的设计方法也可推广至其他基于工业控制协议的网络,具有一定的普适性。

基于SNORT的IPv6入侵检测系统的研究与实现

本文探讨了实现IPv6入侵检测系统的关键技术——规则构造和解析、IPv6包结构解析、IPv6快速规则匹配、IPv6分段重组、对过渡技术的支持、兼容IPv4等,并以SNORT的最新版本V2.2为基础实现了一个支持IPv4、IPv6和过渡技术的入侵检测系统。通过测试,该入侵检测系统能够检测出各种常见的IPv6入侵行为,在最小包长情况下能达到百兆比特每秒线速。

开放源代码入侵检测系统——Snort的研究

讲述了目前网络上非常流行的一种轻量级开放源代码的网络入侵检测系统———Snort的基本工作原理及其组成结构 ,最后对它的优缺点进行了讨论。

入侵检测工具Snort的研究与使用

随着互连网技术的不断发展,入侵检测已经日益成为网络安全中不可缺少的一部分。本文简要介绍了入侵检测系统的分类及相关检测技术,并对功能强大的网络入侵检测软件Snort从体系结构、程序流程、检测规则以及插件技术等方面进行了详细的分析,最后给出了Snort的使用方法。

基于Snort入侵检测系统的分析与实现

入侵检测系统是保护信息系统安全的一种重要工具。简要阐述了它的基本概念及分类,并从功能特点、体系结构和规则应用三个方面分析了Snort网络入侵检测系统,给出了其在项目中的具体实现及结果。

基于Snort的入侵检测引擎比较分析

基于误用的入侵检测系统性能在很大程度上取决于其检测引擎的性能。为了满足网络流量和速度的增大,设计高性能的入侵检测引擎将成为一项紧迫的任务。首先介绍了Snort系统的工作原理和检测引擎的分类,然后对在Snort2.0和Snort-ng中实现的最新检测引擎进行了详细分析。实验结果表明,Snort2.0在速度和内存消耗上都优于Snort-ng,但Snort-ng的检测引擎为今后入侵检测引擎的设计开辟了一条新的思路,但将它作为发展下一代Snort技术中的检测引擎还需要不断完善。

Snort数据包捕获性能的分析与改进

基于Snort的入侵检测系统运行在Linux操作系统平台,捕获数据包的工作是借助Libpcap由Linux操作系统内核完成的。要提高入侵检测系统的效率,首先要保证捕获数据包的效率。本文对Linux的数据包捕获机制进行分析,然后利用NAPI技术和内存映射技术对Snort进行改进。试验结果表明,使用NAPI和内存映射技术后,Snort系统的性能得到明显的改善。

轻量级网络入侵检测系统——Snort的研究

简单阐述了入侵检测系统的基本概念、发展及分类,并从功能特点、工作原理和体系结构三个方面分析了Snort这个优秀的轻量级网络入侵检测系统。

提高Snort规则匹配速度的新方法

对于基于特征的开源入侵检测系统Snort来说,如何提高规则匹配速度以适应高速网络的发展是关键。对Snort的规则匹配算法以及现有的两种著名的匹配算法BMH与BMHS算法进行比较分析,提出一种简单实用、易于理解的规则匹配改进算法。该算法通过减少模式串的移动次数以及增加最大移动距离m+1的出现次数来减少规则匹配所需要的时间,进而提高了Snort规则匹配速度。实验测试结果表明该算法能够有效地提高Snort的规则匹配速度。

Snort规则的分析

入侵检测系统是计算机网络安全系统的一个重要组成部分。目前国内外有许多实验室和公司在从事入侵检测系统的研究和开发,并已完成一些原型系统和商业产品。Snort是国外的一个开放源代码的入侵检测系统。文章系统分析Snort规则的组成,详细介绍了各个部分的含义,并对不同版本之间的差别进行了总结。这对于进行入侵检测系统研究,建立自己的攻击特征库都有很大的帮助。

一种改进的多模式匹配算法在Snort中的应用

模式匹配算法是入侵检测系统的重要组成部分。为进一步提高入侵检测系统的性能和效率,提出一种新的多模式匹配算法——完全自动机匹配算法(CA-AC算法),并将其应用于入侵检测系统Snort中。该算法是对Aho-Corasick算法的改进,根据新算法进行状态转换使得自动机状态减少,相应节约了存储空间。分析了算法的复杂度。实验表明,完全自动机算法在Snort中的应用改进了算法的性能,提高了Snort系统的规则检测效率。

Snort下模式串匹配算法的研究与改进

在阐述入侵检测技术研究现状的基础上,通过对入侵检测系统snort下BM和Wu-Manber两个模式匹配算法的研究,然后对其分别改进,并进行实验验证,实验结果表明使用改进的算法提高了匹配效率,减少了存储需求,从而进一步提高了入侵检测系统的检测性能。

基于频率的Snort规则集构造方法

为提高Snort入侵检测系统的规则匹配效率,提出一种基于频率的Snort规则集构造方法。Snort系统使用规则集对网络数据包进行匹配分析,发现入侵行为。通过计算数据包样本中各选项的频率,在构造规则树时,采用频率小先匹配的原则,减少匹配次数,提高系统效率。实验结果表明,与Snort2方法相比,该方法配合参数集合匹配的匹配效率较高。

基于Snort和改进BM算法的入侵检测系统的研究与实现

网络入侵检测系统是近年来发展较快的一种网络安全技术。文中提出并实现了一种在基于Snort和改进的BM算法的入侵检测系统的实现方案。分析研究了该系统的架构,网络数据截获模块的设计方案。文中还针对传统的Boyer-Moore匹配算法的缺陷进行了讨论,并提出了改进意见。结论显示改进后的算法能够取得更高的匹配效率和更短的匹配时间。

Snort平台下基于BP网络的预处理插件

在Snort平台使用预处理插件的基础上,提出使用BP神经网络实现一个入侵检测预处理插件。该插件使用改进的BP算法,分为训练部分和检测部分。训练部分是独立的系统,使用样本数据训练得出网络结构参数;检测部分作为插件使用得到的参数构造BP网络并集成到Snort中。给出了插件训练部分的详细实现方式,实验结果表明,该插件对异常网络数据包具有较高的检测率,是一种有效的入侵检测系统插件。