首页
/ StratosphereLinuxIPS 开源项目快速入门指南

StratosphereLinuxIPS 开源项目快速入门指南

2024-10-10 20:25:58作者:曹令琨Iris

1. 目录结构及介绍

StratosphereLinuxIPS 是一个基于行为的Python入侵预防系统(IDS/IPS),利用机器学习来识别网络流量中的恶意行为。下面是其主要的目录结构概览及其简介:

  • config: 存放Slips的配置文件,其中slips.yaml是核心配置文件,用于调整不同模块的行为和系统的整体设置。
  • databases: 包含数据库相关文件,可能用于存储检测到的事件或训练模型的数据。
  • datasets: 提供示例数据集或者测试PCAP文件,供用户测试Slips使用。
  • docker: Docker相关的配置和脚本,便于Docker环境下部署。
  • docs: 文档目录,包含项目使用、安装等的说明文档。
  • fel_project: 可能是特定于实验室或研究项目的一部分,具体细节需查阅文档。
  • fides, install, iris, managers, modules, p2p4slips, run, slips, slips_files, tests, webinterface, zeek-scripts: 这些目录包含了系统的各个功能模块、管理工具、运行脚本、核心代码库、Web界面文件以及处理Zeek日志的脚本等。
  • .gitignore, .gitmodules, LICENSE, Makefile, README.md, VERSION: 标准的Git元数据文件、许可证文件、构建脚本、项目说明文档、版本信息。

2. 项目的启动文件介绍

Docker方式启动

Slips推荐通过Docker进行部署。启动命令示例如下,适应于不同的操作系统环境:

  • 对于Linux
    docker run --rm -it -p 55000:55000 --cpu-shares "700" --memory="8g" --memory-swap="8g" --net=host --cap-add=NET_ADMIN --name slips stratosphereips/slips:latest /slips.py -f dataset/test7-malicious.pcap -o output_dir
    
  • 针对MacOS M1或特定情况:
    docker run --rm -it -p 55000:55000 --cpu-shares "700" --memory="8g" --memory-swap="8g" --cap-add=NET_ADMIN --name slips stratosphereips/slips_macos_m1:latest /slips.py -f dataset/test7-malicious.pcap -o output_dir
    

非Docker方式(以install.sh为例)

虽然项目更倾向于Docker部署,但理论上也有非Docker的安装和启动方法,通常通过运行install.sh或其他手动步骤来完成。具体的启动过程需依据项目文档中install.sh脚本的指示操作。

3. 项目的配置文件介绍

  • config/slips.yaml: 这是项目的核心配置文件,它定义了Slips运行时的关键参数。用户可以通过编辑此文件来定制化系统的行为,包括但不限于:
    • Time Window Width: 可调整的时间窗口大小来监控网络行为。
    • Analysis Direction: 设置分析的方向,可以是“all”,以便查看入站和出站攻击。
    • Machine Learning Training/Test Mode: 控制是否启用ML模型的训练或仅用于测试。
    • Popup Notifications, Blocking, Custom Zeek Scripts 等高级设置,允许你开启警报弹窗、启用阻断机制,并接入自定义的Zeek脚本等功能。

确保在修改配置前阅读官方文档,了解每个配置项的具体意义和潜在影响,以避免不必要的错误或性能问题。

通过上述步骤,您可以有效地配置和启动StratosphereLinuxIPS系统,进一步探索其强大的入侵防御与监测能力。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
33
24
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
828
0
redis-sdkredis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
376
32
advanced-javaadvanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
qwerty-learnerqwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
Yi-CoderYi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
markdown4cjmarkdown4cj
一个markdown解析和展示的库
Cangjie
10
1