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1、大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于應(yīng)用層協(xié)議入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)姓名：谷曉鋼申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：江榮安20051201谷曉鋼：基于應(yīng)用層協(xié)議入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)ResearchandRealizationofanIntrusionDetectionSystemBasedonApplication—levelProtocolAbstractWiththerapiddevelopmentofcomputeran
2、dnetworkwhenmoreandmorecompaniesanduserssurfIntemet，moreandmorepeoplehavefocusednetworksecurityIDS(IntrusionDetectionSystem)areanewtypeofsafetyprotectiontechnologyaftertraditionalsecurityprotectionmethodsuchasfirewall，da
3、tacrypt，eteandarewidelyemployedBecauseofconstantexpansionofnetworkscaleandmorecomplexapplicationofnetwork，intrusiondetectionismorechallengingtoincreaserunningspeedandimprovecheckingresultThetraditionalnetworkintrusiondet
4、ectionsystemonlydetectintrusionsaccordingtothepacketfeaturesbelowthetransportlayer，severalproblemsexistsuchaseasytobeevaded，highfalsepositiveandlowefficiencyCurrentresearchindicatesthatthedistributedtechnologycanaffordgr
5、eaterdetectionInthiscase，themodelwhichthispaperpresetisjustanintrusiondetectionsubsystemfortheapplicationlevelprotocolindistributedarchitectureInordertoaddresstheissuerelatedtointrusiondetectionb鵲edontheapplicationlevelp
6、rotocol，thispaperproposesarulebuildingaidsystembasedonsequentialminingandanewframeworkofsequentialdetectionmodel(SIDS)Theaidsystemappliedaneffectiveminingbasedalgorithm，PrefixSpantetrievef他qmatsequentialpatternandCanassi
7、stsecurityexpertencodesequentialruleefficientlyThedetectionmodelcombinesadvantageofSnortandSTATItsanalyzerofapplicationlevelprotocolprepmcessesnetworkpassageonthesemanticandformsidetoproducenetworkeventTodecreasefalsepos
8、itive，SIDStakesasinputsomedatagram，systemstatus，anduserinformationanddeterminesSeveralmethodsareappliedonthemodeltoincreaseeffectivelythedetectionspeed，ega)todeletethecheckingrulesetbyprivilegemechanism；b)tofocustheruleo
9、fsequencethrough3levelindex；c1toexecuteonlyoncecheckingsubroutines，etcFinally，twoexperimentswillbedoneforevaluatingitbasedontestingdatathatLincolnLabofMITprovidedTheresultshowstheseapproachesCangreatlyimprovethedetecting
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