面向高速網(wǎng)絡(luò)特征匹配的算法研究.pdf

1、近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)帶寬不斷增加，使用互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的用戶數(shù)量也不斷增多，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)面臨新的挑戰(zhàn)。首先，入侵攻擊行為增多以及新的攻擊手段不斷涌現(xiàn)，需要提取新的入侵特征更新規(guī)則庫。其次，在主干網(wǎng)絡(luò)上流量增大，基于模式匹配技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)受到匹配算法效率的限制，無法滿足在高速數(shù)據(jù)流中實時檢測的要求。針對以上問題，本文工作主要研究攻擊特征自動提取方法和模式匹配算法。
　　 攻擊特征自動提取是指不需要人工幫助，

2、自動地發(fā)現(xiàn)新攻擊并提取其攻擊特征的過程，其目的是盡可能更快更準(zhǔn)地為入侵檢測系統(tǒng)提供高質(zhì)量的特征檢測規(guī)則。序列聯(lián)配應(yīng)用于攻擊特征提取過程中面臨碎片和噪聲干擾等問題，本文采用SVM分類器將多攻擊樣本轉(zhuǎn)換成單一攻擊樣本，以減少聯(lián)配過程中的噪聲序列；并在傳統(tǒng)兩序列聯(lián)配算法Smith-Waterman算法的基礎(chǔ)上，改變空位罰分方式，引入連續(xù)匹配字符獎勵，提出一種改進(jìn)的Smith-Waterman算法。最終提出一種抗噪聲的序列聯(lián)配模型，實驗證明，使

3、用SVM分類器后的聯(lián)配結(jié)果能更準(zhǔn)確地表達(dá)攻擊特征，從而降低系統(tǒng)的誤報率。
　　 WM算法是入侵檢測系統(tǒng)中模式匹配引擎常用的算法，模式匹配效率直接影響著入侵檢測系統(tǒng)的性能，隨著網(wǎng)絡(luò)速度和入侵規(guī)則模式集的不斷增加，系統(tǒng)面臨著如何在高速網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流中實時檢測出異常數(shù)據(jù)包的問題。本文在對傳統(tǒng)的模式匹配算法性能分析的基礎(chǔ)上，提出一種新的Wu-Manber類型算法：雙哈希查找Wu-Manber算法，在預(yù)處理階段，新增Shift1表和Hash1