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        基于Snort的BM模式匹配算法的改進

        2023-06-22 12:32:03姚鑫洋古春生
        無線互聯(lián)科技 2023年4期
        關(guān)鍵詞:入侵檢測

        姚鑫洋 古春生

        摘要:近些年來,很多國家工控系統(tǒng)都遭受到了網(wǎng)絡(luò)安全攻擊,造成了巨大的經(jīng)濟損失。網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)( NIDS)是網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分之一,開源入侵檢測軟件通過活躍的社區(qū)和研究者們不斷更新來應(yīng)對這快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。文章介紹了BoVer-Moore字符串匹配算法,并提出一種改進的BM算法,并基于Snon入侵檢測系統(tǒng)實現(xiàn)并驗證改進算法,實驗表明改進的算法提高了模式匹配效率。

        關(guān)鍵詞:入侵檢測:BM算法:Snort

        中圖分類號:TP393. 08

        文獻標(biāo)志碼:A

        0 引言

        隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)中的廣泛應(yīng)用.工控系統(tǒng)被網(wǎng)絡(luò)攻擊的次數(shù)也越來越多,攻擊手段如病毒、木馬等通常會導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)故障,國家一旦重要的工控系統(tǒng)出現(xiàn)損傷,影響將是巨大的。全球近些年來發(fā)生了多起工控安全事件,其中有幾起非常嚴(yán)重,如2015年烏克蘭電網(wǎng)遭“Black Energy”病毒攻擊,2017年“WannaCry”勒索病毒攻擊全球公共設(shè)施.2021年美國最大油管被黑客組織“Darkside”網(wǎng)絡(luò)攻擊并遭到勒索,這幾起安全事件都對其國家造成了巨大的經(jīng)濟損失,也警示大家需要重視-廠-控網(wǎng)絡(luò)安全問題。在網(wǎng)絡(luò)安全防護體系中,入侵檢測系統(tǒng)是繼防火墻后的另一道防線,入侵檢測的主要功能是對網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)中的異常行為與攻擊進行監(jiān)測與報警。

        1 入侵檢測系統(tǒng)

        入侵檢測指的是檢測計算機網(wǎng)絡(luò)中未授權(quán)的訪問。入侵一般是由其他計算機發(fā)起的,來攻擊網(wǎng)絡(luò)中的其他設(shè)備。入侵檢測系統(tǒng)(IDS)通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量來檢測入侵行為,對未授權(quán)行為進行報警,將報警信息記錄至系統(tǒng)日志,便于后期的分析及對攻擊行為的防范[1]。

        1.1入侵檢測技術(shù)

        入侵檢測技術(shù)分為兩種:一是誤用入侵檢測技術(shù),通過將入侵行為與數(shù)據(jù)庫中存儲的已知行為進行比較,當(dāng)入侵行為與已知行為相匹配時,即被認定為入侵。但隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)攻擊方式越來越多樣、數(shù)據(jù)庫不能夠及時更新等問題,導(dǎo)致其漏報率很高。二是異常入侵檢測技術(shù),通過建立正常行為作為模型,尋找與之偏離的異常行為。相較于誤用入侵檢測技術(shù),異常入侵檢測漏報率低,可以檢測出之前沒有過的入侵行為,但互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,正常行為的模型跟不上發(fā)展的速度,因此誤報率較高。雖然容易誤報,但是幾乎所有入侵行為都能被檢測到,異常入侵檢測技術(shù)的安全性大大提高。其中異常入侵檢測方法有以下3種:基于統(tǒng)計的方法、基于知識的方法、基于機器學(xué)習(xí)的方法。

        1.2

        Snort

        Snorc是一種開源入侵檢測系統(tǒng),主要由嗅探器、預(yù)處理器、檢測引擎和輸出模塊4個部分組成。它有3種工作方式,嗅探器模式,包記錄器模式和網(wǎng)絡(luò)入侵系統(tǒng)模式,其中入侵檢測系統(tǒng)模式最為常用。Snort通過基于規(guī)則來對系統(tǒng)進行檢測,將事先設(shè)定好的規(guī)則與監(jiān)測的流量或數(shù)據(jù)包比較,來確定是否為攻擊行為[2]。Snort規(guī)則由規(guī)則頭部和規(guī)則選項組成,規(guī)則頭部包括動作、協(xié)議、地址和端口、方向、目的地。動作:在規(guī)則觸發(fā)時,Snorc應(yīng)該進行的操作;協(xié)議:告訴Snort應(yīng)用的協(xié)議,如IP協(xié)議、ICMP協(xié)議等;地址和端口:指定發(fā)送的地址和端口;方向:分為單向和雙向:目的地:與地址和端口相似,但表示的為接收端。規(guī)則選項:含有一個報警信息和包的哪個部分被用來產(chǎn)生這個信息。Snort將處理過的數(shù)據(jù)包和定義好的規(guī)則進行匹配,原理是在數(shù)據(jù)包查找是否存在攻擊行為的特征,這一過程被稱作模式匹配,模式匹配算法是Snort的核心算法,匹配算法的性能決定入侵檢測的效率,入侵檢測效率越高,系統(tǒng)的安全性就越高。

        2 匹配算法

        入侵檢測中匹配算法分為單模式匹配算法和多模式匹配算法。單模式匹配算法是一個模式串和一個主串進行匹配,常見的單模式匹配算法有BF、KMP、BM等算法。多模式匹配算法是多個模式串和主串進行匹配,常見的多模式匹配算法有AC算法和Trie樹算法等[3]。本文對Snort入侵檢測系統(tǒng)中規(guī)則匹配所用的BM算法進行了分析并改進,改進后的算法能夠提高Snort匹配效率。

        2.1

        BM算法

        BM算法采用從有到左的匹配方式,通過壞字符規(guī)則和好后綴規(guī)則確定移動距離[4]。首先,將T(文本串)與P(模式串)左側(cè)對齊,然后從右向左依次匹配進行比較,當(dāng)出現(xiàn)不匹配的情況,通過壞字符和好后綴規(guī)則計算模式字符串向右移動的距離,直到匹配過程結(jié)束[5-6]。

        2.1.1 壞字符規(guī)則

        模式串P和文本串T從右至左匹配過程中,如果發(fā)現(xiàn)P的第一個字符和T的第一個字符x不匹配,將根據(jù)字符x是否出現(xiàn)在模式串P中進行討論,如圖1所示。如果出現(xiàn),將模式串P中最靠近壞字符的第一個字符x與文本串x對齊。如果沒有出現(xiàn),則直接向右移動,移動距離等于模式串長度。

        2.1.2好后綴規(guī)則

        當(dāng)模式串P和文本串T從右向左依次進行匹配,匹配失敗時,有部分字符匹配成功.這些匹配成功的字符被稱作好后綴。這時對模式串P進行檢索,如果P中存在和好后綴相同的字符,則將這些字符和好后綴對齊。如果P中沒有和好后綴相同的字符,則找到和好后綴相同的最長前綴,使最長前綴與好后綴對齊,如果沒有出現(xiàn)任何相同的字符,則移動距離為模式串P本身的長度。

        2.2 改進BM算法

        BM算法的匹配過程:將模式串P與目標(biāo)串T左邊對齊,從右邊開始匹配,匹配成功則繼續(xù)向左移動,若匹配失敗則調(diào)用好后綴規(guī)則和壞字符規(guī)則,選擇最長的移動距離來當(dāng)作模式串的移動距離[7-8]。移動距離越長,匹配次數(shù)越少,檢測效率越高。在此基礎(chǔ)上,提出了一種改進的BM算法,改進前后算法移動如表1-2所示,移動距離分兩種情況。

        (1)當(dāng)調(diào)用好后綴規(guī)則時,為文本串T中的下一個字符添加判斷,判斷下一個字符串是否存在于目標(biāo)串P中,如果從左到有的n個連續(xù)字符不匹配,則移動距離為n+1。

        (2)當(dāng)調(diào)用壞字符規(guī)則時,如果文本串T的下一個字符不存在目標(biāo)串P中,則移動距離為n+1.如果下一個字符存在目標(biāo)串中,則使用原本的壞字符規(guī)則來決定移動距離。

        3 實驗及分析

        3.1 實驗環(huán)境

        實驗操作系統(tǒng)為Ubuntu 18. 04.Inter( R) Core(TM)雙核CPU2. 30 CJHz.內(nèi)存4 GB,硬盤容量100 CB.Snort版本2.9.20.?dāng)?shù)據(jù)集DARPA1999。

        實驗過程為:通過Snort的入侵檢測模式對數(shù)據(jù)集進行讀取,得到讀取時間,改變規(guī)則數(shù)目再進行讀取,記錄下時間。在mslring.c文件中將優(yōu)化后的算法替換原有的BM算法,對Snort重新進行編譯,規(guī)則數(shù)目和數(shù)據(jù)集與原保持一致,再進行讀取并記錄下時間。

        3.2 實驗結(jié)果

        如圖1所示,實驗中數(shù)據(jù)集個數(shù)分別為546、1526和2 100,原算法檢測時間為12. 251 s、43. 319 s和52. 298 s,改進算法檢測時間分別為9.499 s、40. 481 s和49. 955 s。實驗結(jié)果表明,改進后的算法和原算法匹配耗費時間比較有所減少,基于DARPA1999數(shù)據(jù)集,得出優(yōu)化后算法的效率提升約為6%。通過增大每次字符串比較失敗后的移動距離,能夠有效提高匹配速度,從而提升Snort入侵檢測系統(tǒng)的性能。

        4 結(jié)語

        隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,智能家居、智能汽車不斷地普及,人們生活已離不開網(wǎng)絡(luò),一旦網(wǎng)絡(luò)遭到攻擊,人們的生活乃至生命都會受到威脅,因此網(wǎng)絡(luò)安全需要得到大家的重視。Snorc作為開源網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng),為提高網(wǎng)絡(luò)安全做出了巨大的貢獻。匹配算法多種多樣且應(yīng)用廣泛,提高匹配速度意味著提高軟件或系統(tǒng)的效率,讓它們來應(yīng)對這快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)。本文對Snort中BM算法進行了研究與改進,通過提高移動距離,來減少匹配次數(shù)。在Snort入侵檢測系統(tǒng)下測試,證明可以提高其規(guī)則匹配速度,提升入侵檢測效率。

        參考文獻

        [1]冷峰,張翠玲,陳聞宇,等.從Snorc規(guī)則的協(xié)議信息分析攻擊[J].計算機應(yīng)用,2022( S1):173-177.

        [2]劉金龍,劉鵬,裴帥,等.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,2020( 11):14-22.

        [3]薛芳,林麗.計算機網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的多模式匹配算 法 [ J ] . 計算機系統(tǒng)應(yīng)用 . 2021 ( 4) : 210-215 .

        [4] OJUGO A A, OYEMADE D A. Boyer Moore string-match framework for a hybrid short message service spamfiltering technique [ J ] . Intemational Journal of ArtificialIntelligence, 2021( 3) : 519.

        [5] OJUCJO A, EBOKA A O. Signature-based malwaredetection using approximate Boyer Moore string matching{algorithm [ J ] . Internalional Journal of MathematicalSciences and Computing, 2019( 3) : 49-62.

        [6] MELICHAR B. On modification of Boyer - Moore -horspool ' s algorithm for tree pattern matching inlinearisecl trees [ J ] . Theoretical Computer Scieru-.e , 2020( 830) : 60-90.

        [7]MAHAJAN A, CUPTA A, SHARMA L S.Performance evaluation of different pattern matchingalgorithms of snort [ J ] . Intemational Journal of AdvancedNenvorking and Applications, 2018(2) : 3776-3781.

        [8]jUAN L I, LINA Y. HAODAN R, et al. Researchand Improvemenr of BM Pattern Matching Algorithm[ C] 2020 International Con~erence on Artific-.ialIntelligence and Compurer Engineering

        ( ICAICE ) .IEEE , 2020 : 204-210.

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