网络技术日新月异的发展给人们的生活和工作带来了乐趣和便利,越来越多的人使用网络来处理各类事宜,网络的上的信息遍布各个领域,因此网络成为了黑客们攻击和入侵的沃土,他们采用各种先进的技术和多样化的手段来进行窃听拦截信息、攻击网络、入侵主机等各种不法行为,极大的破坏了信息的保密性、完整性和可用性。由于信息的共享为入侵者提供了攻击的平台,单纯依靠防火墙来被动的抵御入侵已经无法满足网络安全的需求,需要更加主动的防御措施出现,入侵检测便是这样一种主动检测入侵的技术,可以在攻击未肆虐之前将其检测出来,并采取相应的报警措施,确保网络的清洁安全。IPv6的诞生也使得网络安全问题变得更加复杂,入侵的种类不断增多给入侵检测带来了难题,如何解决IPv6协议下的兼容问题是入侵检测技术需要改进的问题之一。大连海事大学校园网目前处在从IPv4向IPv6过渡的过程中,其用户群体庞大,需要在现有的防火墙基础上增加入侵检测系统来保证校园网的安全。本文从大连海事大学校园网的实际情况出发,结合了当前流行的开源式入侵检测系统Snort,通过对Snort原有的模块进行改进,基于特征匹配技术,研究并实现了适合大连海事大学校园网的入侵检测系统。本系统共包括六个模块,分别是数据包捕获模块、数据包解析模块、预处理模块、检测引擎模块、输出报警模块和主动阻断模块。按照入侵检测的流程依次对每个模块进行的详细的研究、设计和实现。本系统经过对IPv4/IPv6过渡环境下的大连海事大学校园网中存在的安全问题进行分析,将抵御这些攻击的规则添加到检测引擎模块的规则库中。同时本系统设计了主动阻断模块来及时阻挡入侵的进一步深入,以达到全面快速的保护校园网安全的目的。