Snort多媒体分类插件的设计与实现
Designand Implementation of a Snort Multimedia Traffic Classifier作者机构：哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080
出 版 物：《哈尔滨理工大学学报》 (Journal of Harbin University of Science and Technology)
年 卷 期：2016年第21卷第3期
页 面：43-48页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：黑龙江省教育厅科学技术研究面上项目(12531121)
摘 要：针对目前网络流量中飞速增长的多媒体数据,设计和实现了一个多媒体分类器,作为可选的Snort预处理插件,通过解析多媒体文件格式和协议的特定信息,来增强Snort检测引擎针对多媒体类型网络攻击的识别处理能力.通过实验测试了下载流量和流媒体网络数据,实验结果表明,本方法可以有效提高入侵检测系统的性能,同时降低了高速网络中进行详细流量分析的计算成本.
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