基于Snort平台的网络入侵检测系统研究的中期报告.docx

基于Snort平台的网络入侵检测系统研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着网络技术的发展和互联网的普及，网络安全问题日益严重，网络入侵事件也越来越频繁，给企业和个人带来了巨大的损失。针对这种情况，网络入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem，IDS）应运而生。
IDS系统是指在网络中设置特定的软件和硬件设备，以便监测对网络进行攻击的行为和异常活动，并及时报警和采取相应的措施，保障网络的安全。其中，基于Snort平台的网络入侵检测系统具有开放源码、灵活性高、可扩展性好、易于定制等优点，成为了目前应用最广泛的一种IDS系统。
本研究的目标是基于Snort平台开发一种适用于企业网络环境的网络入侵检测系统，以提高企业对网络入侵的防范和应对能力。
二、研究内容
1.Snort平台的概述
本部分主要介绍Snort平台的工作原理、系统架构、特点和优点等内容，以便更好地理解和应用该平台。
2.网络入侵检测技术的研究与应用
本部分主要对网络入侵检测技术的分类、工作原理、算法和应用进行研究分析。其中，将对基于规则引擎、基于统计分析、基于机器学习等不同的检测技术进行比较和评估，以选择最适合本系统的检测方法。
3.系统架构设计和实现
本部分主要包括系统功能模块的设计和实现，其中包括数据预处理模块、流量分析模块、异常检测模块、预警模块和报告输出模块等。
4.绩效评估
本部分主要对系统进行实验室测试和现场测试，评估系统的检测能力、准确性和实时性等指标，并与现有的IDS系统进行比较和分析。
三、研究进展
目前，已完成对Snort平台的理论研究和实践操作，熟悉了平台的使用方法和特点。并对网络入侵检测技术进行了详细的分析和比较，初步确定了本系统采用的检测方法。在系统架构设计和实现方面，已完成了数据预处理、流量分析和异常检测模块的搭建，并进行了初步的测试。
四、存在的问题和解决方案
通过前期的研究和实践，发现本研究存在以下问题：
1.数据的预处理方法和效果有待改进，需要进一步优化。
2.异常检测算法需要进一步验证和深入研究。
3.预警模块的实现需要考虑实时性和灵敏度问题。
针对这些问题，本研究将采取以下解决方案：
1.加强数据清洗和预处理，提高数据的质量和精确度。
2.继续深入研究和探讨异常检测算法，不断优化系统的检测能力和精度。
3.结合实际环境对预警模块进行优化和调整，提高预警的准确性和及时性。
五、下一步工作
1.进一步完善系统的流量分析和异常检测模块，优化系统的检测能力和准确性。
2.完善预警模块，增强系统的实时性和灵敏度。
3.进行大规模实验和测试，评估系统的性能和效果。
4.根据测试结果，对系统进行调整和优化。
六、参考文献
[1]Roesch,M.Snort-TheOpenSourceNetworkIntrusionDetectionSystem.[J].ComputerNetworks,1999.
[2]White,G.J.&Resetarits,M.A.TheDesignandImplementationoftheNetdectiveNetworkIntrusionDetectionSystem[J].Proceedingsofthe1998IEEEWorkshoponInformationAssuranceandSecurity,WestPoint,NY,1998.
[3]ZhangZG,LyuMR.Buildinganefficientintrusiondetectionsystemusingsupportvectormachines[C]//ACMSIGKDDExplorationsNewsletter.ACM,2003:11-19.
[4]李舒源,刘红彦,严家龙.基于机器学习的网络入侵检测技术研究综述[J].计算机研究与发展,2015,52(6):1237-1252.