论文研究Snort入侵检测系统中的规则泛化模型.pdf

针对Snort系统不能检测新的入侵行为的缺点，提出一种基于规则泛化的Snort入侵检测系统的改进模型。该模型结合Snort规则的特征和数据挖掘中的知识，提出聚类泛化和最近邻泛化两种新的规则泛化方法来改进规则，增强Snort的检测能力，从而达到识别更多入侵行为的目的。实验结果表明：在不显著增加误报率的前提下，采用规则泛化的Snort能够检测出原来系统不能发现的入侵行为，提高检测率达8.2%。