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多模匹配算法及在入侵检测系统中的应用的中期报告
一、研究背景
随着互联网技术的发展，网络攻击日益增加，网络安全问题日益突出，入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem，IDS）成为保证网络安全的重要手段之一。IDS可以检测出已知或未知攻击方式，对网络攻击实现快速、准确的检测和应对。然而，IDS也存在一些问题。其中，最主要的是误报和漏报问题。IDS常常无法判断合法用户和攻击者之间的区别，从而引起误报。另外，IDS常常无法检测出新型攻击方式，从而引起漏报。为了解决这些问题，研究者们开发出了很多新的技术和算法。
二、研究目的与意义
多模匹配算法是目前应用于IDS的一种重要技术。其中，多模式匹配（MultiplePatternMatching，MPM）是常用的一种多模匹配技术。MPM算法可以实现对多种攻击模式的匹配检测，其中包括模式集合匹配和模式树匹配。多模匹配算法可以有效解决漏报和误报问题，提高IDS的检测精度和可靠性。因此，研究多模匹配算法及其在IDS中的应用，对于提高网络安全水平具有重要意义。
三、研究内容与进展
1.多模匹配算法研究
多模匹配算法已经有很多种，经过对比研究，目前比较优秀的算法有Aho-Corasick（AC）算法和双数组AC（Double-ArrayAC，D-AC）算法。AC算法具有时间复杂度低的优势，但是空间复杂度较高。D-AC算法则是对AC算法进行了优化，空间复杂度和时间复杂度均得到了降低。在实验中，与AC算法相比，D-AC算法表现更加优秀。
2.多模匹配算法在IDS中的应用
在IDS中，多模匹配算法的主要应用包括基于签名的检测模式匹配和基于行为的检测模式匹配。基于签名的检测模式匹配通常采用预处理好的规则集合，将这些规则组成的模式进行匹配检测。基于行为的检测模式匹配通过分析网络行为，学习出网络的正常行为模式，从而检测出异常流量。在实验中，基于签名的检测模式匹配的检测效果更好，但是基于行为的检测模式匹配更加智能化。
四、研究展望
多模匹配算法在IDS中的应用具有很大的发展潜力。希望通过进一步深入研究，提高多模匹配算法的匹配效率和准确性，在实际应用中可以更好地保障网络安全。