基于模式匹配与双协议分析的入侵检测系统研究的中期报告.docx

基于模式匹配与双协议分析的入侵检测系统研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网的普及和应用，网络安全问题日益突出，入侵检测系统是保障网络安全的重要手段。目前，主要的入侵检测系统有基于签名的入侵检测系统和基于行为的入侵检测系统。基于签名的入侵检测系统是通过对已知攻击特征的匹配来检测入侵行为，但是无法检测到未知的攻击。基于行为的入侵检测系统是通过对网络流量的行为进行分析，来判断是否存在攻击行为。但是，这种方法需要建立大量的正常网络流量行为模型，并且会导致误报率较高的问题。因此，如何提高入侵检测系统的准确率成为研究的重点。
二、研究内容
本文基于模式匹配和双协议分析的方法，设计了一种能够检测到已知和未知攻击的入侵检测系统。具体内容如下：
1.采用深度学习算法对网络流量数据进行特征提取和分类，建立网络流量数据的行为模型。
2.采用模式匹配的方法，在已有的攻击特征库中匹配网络流量数据，以检测已知攻击。
3.针对未知攻击，采用双协议分析的方法，在多个协议层次上进行数据包解析和比对，识别出异常流量行为。
4.采用数据聚类和支持向量机的方法进行数据处理和分类，进一步提高系统的准确率和漏报率。
三、研究成果
目前，本研究已经初步建立了网络流量数据行为模型，实现了部分模式匹配和双协议分析的功能。下一步，将在模型训练和算法改进的基础上，整合各个模块，构建完整的入侵检测系统，进一步提高系统的检测能力和准确率。
四、研究意义
本研究的创新之处在于并采用了模式匹配和双协议分析的方法，从而实现了对已知和未知攻击的检测。这将能够实现入侵检测系统的全面升级，并为网络安全提供更广阔的保障。