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基於規則分類的網路入侵偵測系統之效能分析與實作

為了解決Windows swap 使用率的問題，作者張浩置 這樣論述：

在享受網際網路之便利與快速發展下，卻也隱藏許多網路安全危機。網路入侵偵測系統(Network-based Intrusion Detection System，NIDS)的規則資料庫日漸龐大，在新的世代裡將面臨更多的挑戰。本研究分析開放原始碼(open source) Snort網路入侵偵測系統(Network-based Intrusion Detection System，NIDS)，依主機與網路環境之不同將其規則檔(rules)重新進行調整分類，嘗試找出最適合的規則與設定，並據此調校部署NIDS。在調校Snort之後，我們以先前蒐集之攻擊程式與惡意程式(malware)進行實驗，比較分

類前後的系統資源，驗證調校的效果。經實驗證實，採用本研究新的規則分類，可節省使用記憶體(swap) 23%，也節省CPU的負載(load average) 17%單位效能。本研究更進一步發現，規則的數量，會影響記憶體的使用率；Snort的規則比對符合與否，會影響CPU的負載(load average)。所以本研究的分類規則，能有效的減少系統資源的浪費，進而提升Snort執行的效率。