高校校园网络是一个开放性的网络，为了满足大量的用户和多媒体教学的需求，校园网络带宽普遍较高，而大学生用户群体比较活跃，这为黑客的入侵提供了有利的环境。同时，校园网络中教学子网、学生子网、行政子网等不同子网都具有不同的特征，为校园网络入侵检测子系统的建设带来了很大的困难。本文针对高校校园网的特征对基于Snort技术的高校校园网入侵检测系统进行了如下几个方面的研究。首先，采用分布式方式作为高校校园网入侵检测系统的架构。由于不同的子网具有不同的特征，例如教学子网主要是数据量较大的多媒体数据；行政子网数据量小，但是安全要求较高；学生子网数据类型繁杂，而且数据量大。为此本文采用分布式的结构，根据各个子网的特点，在子网中安装入侵检测代理，并且有服务器对代理进行集中管理，从而使得入侵检测系统能够满足各个子网的安全需求。其次，针对校园网数据流量较大的特点，本文主要通过如下的方法来提高校园网入侵检测系统的检测效率。一方面，基于分布式入侵检测架构，进行Snort规则库的重新设计，从而缩小各个子网入侵检测代理的规则匹配搜索空间，提高搜索性能；同时，进行模式匹配算法的优化，提高规则匹配效率；除此之外，通过与防火墙进行有效通信，从而将检测到的攻击拒之门外，降低对同一攻击行为的重复检测等方法来减少网络中的攻击数据量，提高入侵检测效率。本文所研究的基于Snort技术的分布式校园网入侵检测系统，不仅能够实现对校园网内攻击行为的检测，提高了校园网的安全性，同时也注重对入侵检测系统性能优化的研究，具有较大的实用价值。