Snort入侵檢測系統(tǒng)中BM算法的研究與改進的開題報告

Snort入侵檢測系統(tǒng)中BM算法的研究與改進的開題報告一、研究背景Snort是一種流行的入侵檢測系統(tǒng)（IntrusionDetectionSystem，IDS）。Snort主要作用是網(wǎng)絡安全監(jiān)控，可以對網(wǎng)絡中的流量進行實時分析和檢測，以便檢測出網(wǎng)絡攻擊行為。Snort最為廣泛應用的場景是在網(wǎng)絡邊界處進行網(wǎng)絡安全監(jiān)控，以及用于云計算和虛擬化環(huán)境中的網(wǎng)絡安全監(jiān)控。Snort已經(jīng)成為當前最流行的使用率最高的開源入侵檢測系統(tǒng)，被廣泛應用于互聯(lián)網(wǎng)、政府機構和企業(yè)網(wǎng)絡中。SnortIDS在實踐中，使用BM算法匹配關鍵字，BM算法也稱為Boyer-Moore算法，是一種高效的字符串匹配算法，是目前最為常見的字符串匹配算法之一。但是Snort在大規(guī)模網(wǎng)絡環(huán)境下，BM算法的缺點也逐漸暴露出來，即支持的關鍵字數(shù)量有限，存在誤報和漏報等問題。BM算法最大的困難之一就是計算關鍵字的哈希值，因為哈希值的沖突可能導致一些關鍵字被忽略或者匹配失敗。因此，在改進BM算法的過程中，探究如何解決BM算法在大規(guī)模網(wǎng)絡環(huán)境下的限制和出現(xiàn)的問題，對提高SnortIDS的性能將具有重要意義和現(xiàn)實意義。二、問題描述SnortIDS的BM算法匹配關鍵字的性能問題，主要包括以下幾個方面：1.關鍵字數(shù)量的限制：BM算法只能識別一定數(shù)量的關鍵字，而在實際場景中存在大量的關鍵字需要進行匹配；2.誤報和漏報的問題：BM算法匹配關鍵字依靠的是哈希表來存儲關鍵字信息，如果哈希沖突嚴重，可能導致一些關鍵字沒有被匹配或者被誤報。3.匹配性能的問題：BM算法在匹配性能上也存在瓶頸，其速度基本上是線性的，當匹配的關鍵字數(shù)量增加時，運行時間需要成倍增加。三、研究內(nèi)容針對上述問題，本文將提出一系列改進BM算法的方法，以提高SnortIDS的性能，包括：1.基于哈希表和二叉樹的存儲和檢索關鍵字的方法，以提高關鍵字數(shù)量和匹配性能；2.改進BM算法的哈希函數(shù)，通過優(yōu)化哈希函數(shù)的設計，減少哈希值的沖突，降低誤報率和漏報率；3.通過實驗驗證BM算法在SnortIDS的性能瓶頸問題，在不降低匹配準確率的前提下，提高BM算法的匹配性能。四、研究方法本文將運用如下研究方法：1.文獻研究法：通過閱讀相關文獻，分析當前BM算法在入侵檢測系統(tǒng)中的現(xiàn)狀以及存在的問題，并探究改進BM算法的方法。2.實驗仿真法：運用實驗仿真方法，對BM算法進行性能測試和驗證，并與其他入侵檢測系統(tǒng)進行性能比較。3.算法設計和實現(xiàn)法：針對BM算法存在的問題，設計和實現(xiàn)改進算法，并通過實驗驗證驗證算法在SnortIDS中的性能表現(xiàn)。五、研究意義本文的研究主要目的在于提高SnortIDS的匹配性能，以便更好地應對網(wǎng)絡攻擊行為。研究結果有以下幾個方面的意義：1.提高入侵檢測系統(tǒng)的性能：通過改進BM算法，提高其匹配性能，從而更好地應對網(wǎng)絡攻擊。2.提高關鍵字數(shù)量：通過基于哈希表和二叉樹的存儲和檢索關鍵字的方法，提高SnortIDS的關鍵字數(shù)量，以更好地滿足實際場景需求。3.提高哈希函數(shù)的設計：改進BM算法的哈希函數(shù)，降低誤報和漏報率，提高匹