实验五：入侵检测技术
入侵智能检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。
本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。
二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握入侵检测系统的构建过程。
3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。
4. 分析实验结果，提出改进建议。
三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。
2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。
四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。
2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。
3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。
4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。
（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。
（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。
2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。
（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。
（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。
3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。
（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。
4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。
snort入侵检测实验报告
snort入侵检测实验报告《snort入侵检测实验报告》摘要：本实验旨在通过使用snort入侵检测系统，对网络中的入侵行为进行监测和分析。
通过搭建实验环境，模拟各种入侵行为，并利用snort系统进行实时监测和报警，最终得出了实验结果并进行了分析。
一、实验背景随着网络技术的不断发展，网络安全问题也日益突出。
入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，扮演着监测和防范网络入侵的重要角色。
snort作为一款开源的入侵检测系统，具有灵活性和高效性，被广泛应用于网络安全领域。
二、实验目的1. 了解snort入侵检测系统的工作原理和基本功能；2. 掌握snort系统的安装和配置方法；3. 利用snort系统对网络中的入侵行为进行实时监测和分析；4. 总结实验结果，提出改进建议。
三、实验环境搭建1. 硬件环境：PC机一台，网络交换机一台；2. 软件环境：Ubuntu操作系统，snort入侵检测系统；3. 实验网络：搭建一个简单的局域网环境，包括多台主机和一个路由器。
四、实验步骤1. 安装和配置snort系统；2. 在实验网络中模拟各种入侵行为，如端口扫描、ARP欺骗、DDoS攻击等；3. 使用snort系统进行实时监测和报警；4. 收集实验数据，进行分析和总结。
五、实验结果通过实验，我们成功搭建了snort入侵检测系统，并对网络中的入侵行为进行了监测和分析。
实验结果显示，snort系统能够有效地检测到各种入侵行为，并及时发出警报。
同时，我们也发现了一些不足之处，如对于一些新型的入侵行为可能无法及时识别和防范。
六、实验结论snort入侵检测系统是一款高效、灵活的入侵检测工具，能够有效地监测和防范网络入侵行为。
然而，也需要不断改进和完善，以应对不断变化的网络安全威胁。
七、改进建议1. 不断更新snort系统的规则库，以适应新型的入侵行为；2. 加强对snort系统的配置和管理，提高其检测和防范能力；3. 结合其他安全设备，构建多层次的网络安全防护体系。
入侵检测实验报告小结(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
为了保障网络系统的安全稳定运行，入侵检测技术应运而生。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解入侵检测系统的原理、技术以及在实际应用中的效果，提高对网络安全防护的认识。
二、实验内容与步骤1. 实验环境搭建（1）硬件环境：一台装有Windows操作系统的计算机，用于安装入侵检测系统。
（2）软件环境：安装Snort入侵检测系统、WinPCAP抓包工具、Wireshark网络分析工具等。
2. 实验步骤（1）安装WinPCAP：按照向导提示完成安装，使网卡处于混杂模式，能够抓取数据包。
（2）安装Snort：采用默认安装方式，完成安装。
（3）配置Snort：编辑Snort配置文件，设置规则、端口、网络接口等信息。
（4）启动Snort：运行Snort服务，使其处于监听状态。
（5）抓取数据包：使用Wireshark抓取网络数据包，观察入侵检测系统的工作效果。
（6）分析数据包：对抓取到的数据包进行分析，验证入侵检测系统是否能够正确识别和报警。
三、实验结果与分析1. 实验结果（1）Snort入侵检测系统成功启动，并进入监听状态。
（2）通过Wireshark抓取到的数据包，入侵检测系统能够正确识别出攻击行为，并发出报警。
（3）分析数据包，发现入侵检测系统对多种攻击类型（如SQL注入、跨站脚本攻击等）具有较好的检测效果。
2. 实验分析（1）Snort入侵检测系统在实验过程中表现良好，能够有效地检测出网络攻击行为。
（2）通过实验，加深了对入侵检测原理和技术的理解，掌握了Snort的配置和使用方法。
（3）实验过程中，发现入侵检测系统对某些攻击类型的检测效果不够理想，如针对加密通信的攻击。
这提示我们在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的入侵检测系统。
四、实验总结与展望1. 实验总结本次实验通过实际操作，使我们对入侵检测系统有了更加深入的了解。
实验结果表明，入侵检测技术在网络安全防护中具有重要作用。
入侵检测实验报告
入侵检测实验报告一实验环境搭建1安装winpcap按向导提示完成即可（有时会提示重启计算机。
）使网卡处于混杂模式，能够抓取数据包。
2安装snort采用默认安装完成即可安装完成使用下列命令行验证是否成功C:\Snort\bin>snort.exe -W （也可以看到所有网卡的Interface 列表）看到那个狂奔的小猪了吗？看到了，就表示snort 安装成功。
3安装和设置mysql设置数据库实例流程：建立snort 运行必须的snort 库和snort_archive 库C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0\bin>mysql -u root -pEnter password: （你安装时设定的密码，这里使用mysql 这个密码）mysql>create database snort;mysql>create database snort_archive;使用C:\Snort\schemas 目录下的create_mysql 脚本建立Snort 运行必须的数据表snort\schemas\create_mysqlc:\mysql\bin\mysql -D snort_archive -u root -psnort\schemas\create_mysql附：使用mysql -D snort -u root -p命令进入snort数据库后，使用show tables命令可以查看已创建的表。
建立acid和snort用户，在root用户下建立mysql> grant usage on *.* to "acid"@"localhost" identified by "acidtest"; mysql> grant usage on *.* to "snort"@"localhost" identified by "snorttest"; 为acid用户和snort用户分配相关权限mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort .* to"snort"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort .* to"acid"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort_archive "acid"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort_archive "snort"@"localhost";4测试snort启动snor tc:\snort\bin>snort -c "c:\snort\etc\snort.conf" -l "c:\snort\logs" -i 2 -d5安装虚拟机安装成功如下Ping 通表示虚拟机和主机能够正常通信。
基于深度学习的网络入侵检测技术研究
基于深度学习的网络入侵检测技术研究随着互联网的迅猛发展，网络安全问题也日益突出。
网络入侵行为给个人和组织带来了巨大的损失和风险。
因此，网络入侵检测技术的研究和应用变得至关重要。
近年来，深度学习作为一种强大的数据分析工具，已经在各个领域取得了显著的成果。
本文将讨论基于深度学习的网络入侵检测技术研究。
一、深度学习简介深度学习是机器学习领域的一个重要分支，其核心思想是模拟人脑神经网络的学习和识别能力。
相比传统的机器学习方法，深度学习通过多层次的神经网络结构来学习数据的表征，能够自动提取特征并进行高效的分类和预测。
二、网络入侵检测的问题和挑战网络入侵检测是指通过监测和分析网络流量中的异常行为来识别潜在的入侵者和安全威胁。
然而，传统的入侵检测方法往往依赖于专家设计的规则或者特征工程，无法适应不断变化的网络安全环境。
此外，网络入侵涉及大量的数据和复杂的模式，传统方法往往无法有效捕捉到其中的隐藏规律和关联性。
三、基于深度学习的网络入侵检测技术基于深度学习的网络入侵检测技术通过使用深层次的神经网络结构来自动学习和提取网络流量中的特征，并进行入侵行为的分类和预测。
相比传统方法，基于深度学习的入侵检测技术具有以下优势：1. 自动学习特征：深度学习能够从原始的网络流量数据中自动学习到最具代表性的特征，无需依赖于繁琐的特征工程。
2. 多层次表示：深度学习模型可以通过多层次的神经网络结构来学习不同层次的特征表示，从而提高检测的准确性和泛化能力。
3. 强大的泛化能力：深度学习通过大规模的训练数据和优化算法，能够捕捉到网络入侵中的隐含规律和关联性，具有较强的泛化能力。
4. 实时响应：基于深度学习的入侵检测技术能够实时处理大规模的网络流量数据，并快速准确地检测到入侵行为，提高了网络安全的响应速度。
四、基于深度学习的网络入侵检测模型基于深度学习的网络入侵检测模型可以分为两类：基于传统神经网络的模型和基于卷积神经网络的模型。
1. 基于传统神经网络的模型：传统的神经网络模型如多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）可以应用于网络入侵检测任务。
主机入侵检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解主机入侵检测系统的基本原理和组成。
2. 掌握主机入侵检测系统的搭建过程。
3. 学习如何使用主机入侵检测系统进行入侵检测。
4. 提高网络安全意识和防护能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 主机入侵检测系统：OSSEC3. 实验网络拓扑：单主机局域网三、实验步骤1. 系统环境准备（1）安装操作系统：在实验主机上安装Windows 10操作系统。
（2）安装OSSEC：从OSSEC官网下载最新版本的OSSEC安装包，按照安装向导完成安装。
2. 配置OSSEC（1）配置OSSEC服务器：- 编辑`/etc/ossec.conf`文件，设置OSSEC服务器的基本参数，如服务器地址、日志路径等。
- 配置OSSEC服务器与客户端的通信方式，如SSH、SSL等。
- 配置OSSEC服务器接收客户端发送的日志数据。
（2）配置OSSEC客户端：- 在客户端主机上安装OSSEC客户端。
- 编辑`/etc/ossec.conf`文件，设置客户端的基本参数，如服务器地址、日志路径等。
- 配置客户端与服务器之间的通信方式。
3. 启动OSSEC服务（1）在服务器端，启动OSSEC守护进程：```bashsudo ossec-control start```（2）在客户端，启动OSSEC守护进程：```bashsudo ossec-control start```4. 模拟入侵行为（1）在客户端主机上，执行以下命令模拟入侵行为：```bashecho "test" >> /etc/passwd```（2）在客户端主机上，修改系统配置文件：```bashecho "test" >> /etc/hosts```5. 检查OSSEC日志（1）在服务器端，查看OSSEC日志文件：```bashcat /var/log/ossec/logs/alerts.log```（2）分析日志文件，查找与入侵行为相关的报警信息。
基于LSTM网络的网络入侵检测技术
基于LSTM网络的网络入侵检测技术网络安全一直是当今科技发展中的一个重要领域，随着互联网的普及和网络攻击手段的不断进化，网络入侵检测技术变得尤为重要。
本文将介绍一种基于LSTM（长期短期记忆）网络的网络入侵检测技术，探讨其原理以及在实际应用中的效果。
一、引言在互联网时代，网络安全问题日益突出。
网络入侵行为通过潜在的威胁随时威胁着企业和个人的信息安全。
网络入侵检测技术是保护网络安全的重要手段之一。
传统的网络入侵检测技术主要依赖于规则匹配和特征提取，但针对未知的入侵行为往往无法有效应对。
而基于LSTM网络的网络入侵检测技术能够利用其强大的序列模型特性，有效地进行入侵行为的检测和预测。
二、LSTM网络原理LSTM网络是一种具有长短期记忆能力的循环神经网络。
相比于传统的循环神经网络，LSTM网络引入了遗忘门和输入门，能够更好地处理长序列依赖关系。
遗忘门用于控制哪些信息应该被遗忘，输入门用于控制哪些新信息应该被添加进来。
这一机制使得LSTM网络在处理近期和远期依赖问题时更加准确和有效。
三、基于LSTM网络的网络入侵检测技术基于LSTM网络的网络入侵检测技术主要分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。
1. 训练阶段在训练阶段，需要准备入侵和非入侵样本数据集。
入侵样本数据集包含已知的入侵行为数据，非入侵样本数据集包含正常的网络流量数据。
首先，将样本数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
然后，构建LSTM网络模型进行训练。
在训练过程中，通过反向传播算法不断调整网络的权重和参数，以达到对入侵行为的准确识别和分类。
2. 测试阶段在测试阶段，使用已训练好的LSTM网络模型对实时网络流量进行检测。
将实时网络流量输入到网络模型中，通过前向传播算法进行预测。
根据预测结果，可以将网络流量划分为入侵行为和非入侵行为两类。
通过设定合适的阈值，可以对入侵行为进行进一步的细分和报警。
四、实验与应用为了验证基于LSTM网络的网络入侵检测技术的效果，我们进行了一系列实验。
网络攻防的实验报告
一、实验背景随着互联网的普及和信息技术的发展，网络安全问题日益突出。
为了提高我国网络安全防护水平，培养网络安全人才，本实验旨在让学生了解网络攻防的基本原理，掌握常见攻击手段的防御方法，提高网络安全防护能力。
二、实验目的1. 了解网络攻防的基本概念和原理；2. 掌握常见攻击手段的防御方法；3. 提高网络安全防护能力；4. 培养团队合作精神。
三、实验内容1. 网络扫描实验（1）实验目的：掌握网络扫描的基本方法，了解目标主机的安全漏洞。
（2）实验步骤：① 使用Nmap工具对目标主机进行端口扫描；② 分析扫描结果，找出目标主机的开放端口；③ 查询开放端口对应的服务，了解目标主机的安全漏洞。
2. 漏洞利用实验（1）实验目的：掌握漏洞利用的基本方法，了解如何针对漏洞进行攻击。
（2）实验步骤：① 使用Metasploit框架对目标主机进行漏洞利用；② 分析漏洞利用过程，了解漏洞攻击的原理；③ 掌握针对漏洞的防御方法。
3. 防火墙配置实验（1）实验目的：掌握防火墙的基本配置方法，了解防火墙在网络安全防护中的作用。
（2）实验步骤：① 使用iptables命令行工具配置防火墙规则；② 设置防火墙策略，限制非法访问；③ 验证防火墙规则，确保网络安全。
4. 入侵检测实验（1）实验目的：掌握入侵检测的基本方法，了解如何发现和防御网络攻击。
（2）实验步骤：① 使用Snort工具对网络流量进行检测；② 分析检测到的入侵行为，了解攻击者的攻击手段；③ 配置入侵检测规则，提高网络安全防护能力。
四、实验结果与分析1. 网络扫描实验：通过Nmap工具成功扫描出目标主机的开放端口，并分析出对应的服务，找出目标主机的安全漏洞。
2. 漏洞利用实验：使用Metasploit框架成功利用目标主机的漏洞，实现对目标主机的控制。
3. 防火墙配置实验：通过iptables命令行工具成功配置防火墙规则，限制非法访问，提高网络安全防护能力。
4. 入侵检测实验：使用Snort工具成功检测到网络流量中的入侵行为，了解攻击者的攻击手段，并配置入侵检测规则，提高网络安全防护能力。
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实验五：入侵检测技术一、实验目的通过实验深入理解入侵检测系统的原理和工作方式，熟悉入侵检测系统的配置和使用。
实验具体要求如下：1.理解入侵检测的作用和原理2.理解误用检测和异常检测的区别3.掌握Snort的安装、配置和使用等实用技术二、实验原理1、入侵检测概念及其功能入侵检测是指对入侵行为的发现、报警和响应，它通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)是完成入侵检测功能的软件和硬件的集合。
入侵检测的功能主要体现在以下几个方面：1）. 监视并分析用户和系统的活动。
2）. 核查系统配置和漏洞。
3）. 识别已知的攻击行为并报警。
4）. 统计分析异常行为。
5）. 评估系统关键资源和数据文件的完整性。
6）. 操作系统的审计跟踪管理，并识别违反安全策略的用户行为。
2、入侵检测的分类根据IDS检测对象和工作方式的不同，可以将IDS分为基于网络的IDS(简称NIDS)和基于主机的IDS(简称HIDS)。
NIDS和HIDS互为补充，两者的结合使用使得IDS有了更强的检测能力。
1）. 基于主机的入侵检测系统。
HIDS历史最久，最早用于审计用户的活动，比如用户登录、命令操作、应用程序使用资源情况等。
HIDS主要使用主机的审计记录和日志文件作为输入，某些HIDS也会主动与主机系统进行交互以获得不存在于系统日志的信息。
HIDS所收集的信息集中在系统调用和应用层审计上，试图从日志寻找滥用和入侵事件的线索。
HIDS用于保护单台主机不受网络攻击行为的侵害，需要安装在保护的主机上。
2）. 基于网络的入侵检测系统。
NIDS是在网络中的某一点被动地监听网络上传输的原始流量，并通过协议分析、特征、统计分析等分析手段发现当前发生的攻击行为。
NIDS通过对流量分析提取牲模式，再与已知攻击牲相匹配或与正常网络行为原形相比较来识别攻击事件。
3、入侵检测系统1）. 入侵检测系统的特点：入侵检测系统(Intrusion Detection System)是对防火墙有益的补充，它对网络和主机行为进行检测，提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时监控，增强了网络的安全性。
在安全防范方面，入侵检测系统可以实现事前警告、事中防护和事后取证。
入侵检测系统能够在入侵攻击行为对网络系统造成危害前，及时检测到入侵攻击的发生，并进行报警；入侵攻击发生时，入侵检测系统可以通过与防火墙联动等方式进行报警及动态防护；被入侵攻击后，入侵检测系统可以提供详细的攻击信息日志，便于取证分析。
相对于防火墙提供的静态防护而言，入侵检测系统侧重于提供动态实时检测防护，因此防火墙和入侵检测系统的结合，能够给网络带来更全面的防护。
2). 入侵检测系统的实现原理：入侵检测系统的实现技术可以简单地分为两大类：基于特征的检测和基于异常的检测。
基于特征的检测技术主要包括模式匹配和协议分析两种主要检测方法。
模式匹配就是将已知入侵事件悼念到网络入侵和系统误用知识库中，对入侵检测系统悼念的信息和知识库中的规则进行比较，以发现入侵行为。
协议分析技术则对数据包进行协议解析后进行分析。
这种技术需要首先捕捉数据包，然后对数据包进行解析，包括网络协议分析和命令解析，即使在高负载的调整网络上，也能逐个分析所有的数据包。
基于牲的检测技术只需收集相关的数据，和所维护的知识库规则比较就能进行判断，检测准确率和效率较高。
但是，该技术需要不断进行知识库规则的升级以对付不断出现的新攻击手法，而且，它不能检测未知攻击手段。
3). 入侵检测系统的部署原则：NIDS总的来说包括探测器和控制台两大部分。
探测器是专用的硬件设备，负责网络数据流的捕获、分析检测和报警等功能。
控制台是管理探测器的工具，它负责接收探测器的检测日志数据，并提供数据查询和报告生成等功能，一个控制台可以管理多个探测器。
HIDS安装在被保护的机器上，在主机系统的审计日志或操作中查找信息源进行智能分析和判断，例如操作系统日志、系统进程、文件访问和注册表访问等信息。
由于HIDS安装在需要保护的主机系统上，这将影响应用系统的运行效率。
HIDS对主机系统固有的日志与监视能力有很高的依赖性，它一般针对其所在的系统进行检测。
4/Snort简介及使用原理：1). Snort是一款免费的NIDS，具有小巧灵便、易于配置、检测效率高等特性，常被称为轻量级的IDS。
Snort具有实时数据流量分析和IP数据包日志分析能力，具有跨平台特征，能够进行协议分析和对内容的搜索或匹配。
Snort能够检测不同的攻击行为，如缓冲区溢出、端口扫描和拒绝服务攻击等，并进行实时报警。
Snort可以根据用户事先定义的一些规则分析网络数据流，并根据检测结果采取一定的行动。
Snort有3种工作模式，即嗅探器、数据包记录器和NIDS。
嗅探器模式仅从网络上读取数据包并作为连续不断的数据流显示在终端上；数据包记录器模式把数据包记录到硬盘上，以备分析之用；NIDS模式功能强大，可以通过配置实现。
2). Snort的结构由四大软件模块组成：(1)数据包嗅探模块。
负责监听网络数据包，对网络进行分析。
(2)预处理模块。
该模块用相应的插件来检查原始数据包，从中发现原始数据的"行为"。
(3)检测模块。
该模块是Snort的核心模块。
当数据包从预处理器送过来后，检测引擎依据预先设置的规则检查数据包，一旦发现数据包中的内容和某条规则相匹配，就通知报警模块。
(4)报警/日志模块。
经检测引擎检查后的Snort数据需要以某种方式输出。
如果检测引擎中的某条规则被匹配，则会触发一条报警。
3). Snort规则。
Snort的每条规则逻辑上都可以分成规则头部和规则选项。
规则头部包括规则行为、协议、源或目的IP地址、子网掩码、源端口和目的端口；规则选项包含报警信息和异常包的信息（特征码），基于特征码决定是否采取规则规定的行动。
对于每条规则来说，规则选项不是必需的，只是为了更加详细地定义应该收集或者报警的数据包。
只有匹配所有选项的数据包，Snort都会执行其规则行为。
如果许多选项组合在一起，它们之间是“逻辑与“的关系。
三、实验步骤实验内容一：Windows平台下Snort的安装与配置由于需要对网络底层进行操作，安装Snort前需要预先安装WinpCap（WIN32平台上网络分析和捕获数据包的链接库）。
1. 下载Windows平台下的Snort安装程序，选择安装目录为c:\Snort。
进行到选择日志文件存放方式时，为简单起见，选择不需要数据库支持或者Snort默认的MySQL和ODBC 数据库支持的方式。
(即选择"I do not plan to log to a database,or I am planning to log to one of the databases listed above.")2. 单击“开始”菜单，选择“运行”命令，输入cmd并按Enter键，在命令行方式下输入如下命令c:\>cd c:\Snort\bin，然后输入c:\Snort\bin>snort -W。
如果Snort安装成功，系统将显示如下图所示信息。
3. 从返回的结果可知主机上有哪个物理网卡正在工作及该网卡的详细信息。
其中第五个是具有物理地址的网卡。
输入snort -v –i3命令启用Snort。
其中，-v表示使用Verbose模式，把信息包打印在屏幕上；-i3表示监听第五个网卡。
如下图所示：4. 为了进一步查看Snort的运行状况，可以人为制造一些ICMP网络流量。
在局域网段中的另一台主机上使用Ping指令，探测运行Snort的主机。
5. 回到运行Snort的主机，发现Snort已经记录了这次探测的数据包，Snort在屏幕上输出了局域网中另一台主机到本主机的ICMP数据包头。
6.打开c:\Snort\etc\snort.conf(先用下载的snort.conf代替原来的snort.conf)，设置Snort 的内部和外部网络检测范围。
将Snort.conf文件中的var HOME_NET any语句中的Any改为自己所在的子网地址，即将Snort监测的内部网络设置为本机所在的局域网。
如本地IP为192.168.1.100，则将Any改为192.168.1.0/24。
将var HOME_NET any语句中的HOME_NET的值改为本地网络的标识，即192.168.1.0/247.配置网段内提供网络服务的IP地址，只需要把默认的$HOME_NET改成对应主机地址即可：var DNS_SERVERS $ HOME_NET; var SMTP_SERVERS $ HOME_NET; var HTTP_SERVERS $ HOME_NET; var SQL_SERVERS $ HOME_NET; var TELNET_SERVERS $ HOME_NET; var SNMP_SERVERS $ HOME_NET 如果不需要监视某种类型的服务，可用#号将上述语句其注释掉。
8.修改设置监测包含的规则。
在配置文件末尾，定义了与规则相关的配置，格式如下：include $RULE_PA TH/local.rules; include $RULE_PATH/bad-traffic.rules; include $RULE_PATH/exploit.rules。
其中变量$RULE_PA TH指明了规则文件存放的路径，可以在语句var RULE_PATH../rules中将变量RULE_PATH改为存放规则集的目录，如：c:\snort\rules。
9.在Snort.conf文件中，修改配置文件Classification.conf和Reference.conf的路径：include c:\Snort\etc\classification.conf; include c:\Snort\etc\reference.config。
其中，Classification.conf 文件保存的是和规则的警报级别相关的配置，Reference.conf文件保存了提供更多警报相关信息的链接。
实验内容二：Windows平台下Snort的使用1. Snort嗅探器模式。
检测Snort安装是否成功时，用到的就是Snort嗅探器模式。
输入命令如下：snort -v –i3使Snort只将IP和TCP/UDP/ICMP的包头信息输出到屏幕上。
如果要看到应用层的数据，可以输入如下命令：snort -v -d –i3。
如果需要输出更详细的信息，输入命令：snort -v -d -e –i3可以显示数据链路层的信息。