基于SNORT体系的实时入侵检测研究

• 作者: 王春芳 赵鑫玺 郑春厚
• 来源期刊: 计算机安全
• 学科: 工学
• 关键词: SNOET 入侵检测 神经网络 网络安全
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 学术·技术
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 5024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0428.2010.02.009

摘要

在充分发挥SNOET开源和以插件形式进行功能扩展的优势基础上,将BP神经网络优化算法运用到系统的规则训练模块和检测模块,构建了SNOET实时入侵检测系统.结合SNORT系统以规则匹配进行异常检测的特点,把从传输层捕获的数据包分为TCP、UDP,ICMP三类并分别编码,把鳊码之后的数据输入到神经网络中训练、检测.最后,通过实验验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑春厚	曲阜师范大学信息技术与传播学院	39	354	10.0	18.0
2	王春芳	曲阜师范大学信息技术与传播学院	2	2	1.0	1.0
3	赵鑫玺	曲阜师范大学信息技术与传播学院	1	1	1.0	1.0