近年来,互联网的爆炸式发展,给人类社会、经济、文化等带来了无限的机遇,同时也给信息安全带来严峻挑战。人们采用反病毒,防火墙和入侵检测等技术手段来保证网络信息安全。随着网络安全技术的不断发展,入侵检测技术已经成为网络安全体系结构中不可或缺的一部分。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。但随着网络带宽不断提高,以及网络攻击种类的急剧增加,致使Snort的检测任务越来越重,从而有可能漏掉一些造成严重后果的网络攻击行为。因此,如何提高Snort的性能已成为入侵检测领域研究的一个热点.本文以Snort系统为研究对象,分析Snort系统的基本架构,并探讨了Snort系统的具体应用。论文工作主要包含以下三个方面:1、在介绍入侵检测系统的基础上,对Snort系统结构、主要模块功能、工作流程和规则结构进行细致剖析。2、通过对Snort的深入分析,提出了改进Snort的四种方法:第一、采用内存映射技术和NAPI技术来改进Snort的包捕获性能。第二、采用规则优化技术创建高效的规则集以提高规则匹配的速度。第三、利用高速缓存策略提高检测效率。第四、在预处理模块设定阈值忽略统计到的频繁连接的包。3、分析Snort系统与防火墙技术配合使用的必要性,结合实际提出了一个Snort系统的典型应用方案。