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基于SNORT和NETFILTER的入侵防护系统研究的中期报告
1.研究背景
随着互联网的普及和应用，网络安全问题越来越受到关注。入侵是网络安全的一大问题，入侵者通过各种手段侵入系统，利用漏洞获取系统权限，进行非法操作，造成系统数据泄露和损坏，甚至影响到企业和国家安全。因此，入侵防护系统成为了重要的网络安全保障措施之一。
目前，市场上的入侵防护系统主要分为两类：基于规则的防火墙和基于行为的入侵检测系统。但是，基于规则的防火墙只能识别已知的攻击行为，而对于未知的攻击则无法有效防范；基于行为的入侵检测系统相对复杂，需要对系统进行深入监控，容易影响系统性能。因此，本文主要研究基于SNORT和NETFILTER的入侵防护系统，以提高系统的安全性和性能。
2.研究目的
本文旨在研究基于SNORT和NETFILTER的入侵防护系统，通过对系统的架构、工作原理等方面的探讨，提高系统的安全性和性能。
3.研究内容
（1）SNORT和NETFILTER的原理及特点
SNORT是一款基于规则的入侵检测系统，可以对网络流量进行实时监控，识别攻击行为。NETFILTER是一个属于Linux操作系统的防火墙，可以对网络数据包进行过滤和控制。
（2）基于SNORT和NETFILTER的入侵防护系统架构
本文基于SNORT和NETFILTER构建了一种入侵防护系统架构，该架构主要包括三个部分：SNORT引擎、NETFILTER过滤器、系统管理界面。其中，SNORT引擎负责对网络流量进行实时监控和攻击识别，NETFILTER过滤器负责对数据包进行过滤和控制，系统管理界面提供了方便的管理配置功能。
（3）系统测试与分析
本文通过模拟攻击测试了系统的性能，测试结果表明该系统可以准确地识别攻击行为，并对其进行防范。同时，该系统在性能方面表现稳定，不影响系统的正常运行。
4.研究意义
本文的研究可以提高系统的安全性和性能，为企业和个人的网络安全提供有力保障。同时，该研究还可以为其他基于SNORT和NETFILTER的入侵防护系统的开发和应用提供参考。
5.研究展望
未来，我们将继续完善该系统，探索更加有效的入侵防护策略和技术，提高系统的智能化和自适应性。同时，我们还将探索该系统在大规模网络环境下的应用，以提高其实用性和适用性。