SIFT特征匹配算法研究,sift讲义,Local grayvalue invariants for image retrieval-SIFT feature matching algorithm, sift lectures, Local grayvalue invariants for image retrieval

本文首先系统分析了 snort 规则的组成，详细的介绍了各个部分的含义，这对于开发出新的入侵检测系统，建立自己的攻击规则库有很大的帮助。针对系统所需的适应性和自治性，在详细剖析 snort 规则同时，着重研究基于 CVE 入侵检测系统的规则库的实现，底层嗅探器的实现和嗅探过程等问题。在规则特征选项的模式匹配问题上进行重点说明，给出了一种改进的检测方法，即结合使用协议分析进行模式匹配，从试验数据上大大提高了效率，减少了误报率。同时，本系统所基于的 CVE 知识库，跟踪国际上 CVE 的最新发展动态

如何实现基于特征串匹配的攻击检测系统原型系统-How to achieve feature-based matching string attack detection system prototype system

在Visual C++平台下实现代码，完成的P2P流量识别，操作的数据对象是从网络中截取到的信息报文，综合应用端口匹配、深层数据包技术和流量特征进行P2P流量识别。-In Visual c++ platform implementation code, complete the P2P traffic identification, the operating data objects are intercepted from the network packets of information