Snort入侵检测系统作为一种著名的开源网络入侵检测系统,能够有效保护系统信息安全,在业界得到了广泛研究和使用。Snort的检测原理采用简单的模式匹配策略。在入侵检测过程中,如何找到一种快速有效的模式匹配方法及对规则库的结构进行优化对于提高Snort入侵检测系统的性能有很大意义。本文在对入侵检测系统的基本结构,以及Snort系统结构和检测引擎进行分析的基础上,从提高相关函数的执行性能和减少这些函数的调用次数两个角度出发,提出了对Snort系统的改进方案。本文的主要内容如下:1.采用profiler工具对Snort系统进行了性能瓶颈分析,得出了从规则优化和采用更高效的匹配算法角度来提升系统性能的结论;2.在分析Snort检测引擎常用算法的基础上提出一种对BM的改进算法并加以实现;3.在分析Snort检测引擎原理的基础上对系统的规则库进行了改进,提出了一种优化的规则分类方法;4.对改进后的系统进行了测试,实验结果显示系统的性能有了一定的提高,达到了改进的目的。