基于智能体架构的网络行为监控集成系统

设计了一个采用分布式多Agent架构的网络行为监控集成系统NBMIS(Network Behavior Monitoring Integrated System).阐述了该系统的集成框架,Agent的交互模型与Agent的结构.详细讨论了系统中各个Agent的功能及实现的关键技术.NBMIS具有分布式多Agent协同、系统可扩展性好的特点,在网络结点数庞大和网络高负荷运行情况下能获得良好的监控性能.应用实践表明NBMIS能有效地对网页浏览、附件下载、邮件收发、FTP文件传输、IM聊天等网络行为进行监视和控制,且能有效发现潜在的网络安全问题并及时报警.     

基于移动Agent的网络入侵免疫系统

介绍了几种常见的分布式入侵检测系统，针对目前入侵检测系统的不足提出了一个基于移动Agent的网络入侵免疫系统——MANIIS。系统借鉴了自然免疫系统的一些特性。如克隆选择、逆向选择和免疫记忆等，具有自主学习和动态适应的能力，智能性较高；采用层次结构的探测和响应机制，各agent相互独立，同时能在网络中自由移动，相互协作，以检测分布式攻击。文中说明了系统的结构框架以及实现细节，并分析了系统的性能。     

基于随机子空间法的多Agent分布式入侵检测

提出了一种基于随机子空间的多Agent分布式入侵检测方法。该方法把支持向量机作为检测Agent的核心检测算法，通过引入随机子空间生成具有知识互补特性的多个Agent，将其分布于网络的各个检测节点，用集成的思想把各Agent的结论进行合成。采用这种多Agent的分布式检测可以有效地提高系统的鲁棒性。实验表明这种方法的检测精度高于单个SVM和Bagging方法。     

一种基于Agent网络的多Agent系统的协作组织方式

对分布式多Agent系统中的Agent组织方式,协作机制进行了讨论,提出了根据Agent间的物理位置和通信代价关系建立Agent网络,通过Agent网络模型,模仿计算机网络中的动态路由机制,进行Agent协作组织的方法.     

基于移动Agent电子商务交易过程的安全机制研究

讨论了移动Agent安全的问题,基于EOS的移动Agent系统设计出了一个模型,并在此基础上给出了一个移动Agent的安全机制,此安全机制在可信服务器上克隆移动Agent及其执行过程并实时地检测移动Agent是否受到攻击,当检测到移动Agent受到恶意实体的攻击时,安全机制使用恢复机制把移动Agent恢复到受攻击之前的状态,从而达到保护移动Agent的目的.通过分析此安全机制的安全性,证明此安全机制满足移动Agent的安全性要求且弥补了当前移动Agent安全的不足.     

基于Agent图的三级多Agent系统组织模型

多Agent系统的组织结构是Agent个体之间交互的框架。对分布式多Agent系统的组织方式、协作机制进行了简要讨论,提出了Agent域及Agent图的概念。根据不同Agent之间的地理位置和通信代价,由Agent个体、Agent组及Agent域三级组织结构形成一个Agent图,并借鉴计算机网络的分布式自适应路由选择策略进行多Agent系统的协作组织。分析表明,该模型具有高效、健壮、通信开销较小等优点。     

网络蠕虫防御系统中的疫苗分发路径优化

网络蠕虫的传播对互联网安全构成了严重的威胁，接种疫苗是蠕虫防治的一种有效手段。该文提出了一个基于Agent的网络蠕虫防御系统，通过Agent互相协作共同抵御网络蠕虫。Agent在网络中迁移，把疫苗安装到网络中的各个主机节点。通过对Agent的迁移机制和疫苗存储库结点的部署算法的研究，并应用到系统中，实现了疫苗分发路径的优化，缩短了疫苗的分发时间。     

基于人工免疫的多Agent自适应入侵检测系统

简介了入侵检测系统(IDS)的基本概念,指出了目前的入侵检测系统存在的不足.为了解决传统入侵检测系统中的不足,将人工免疫原理引入入侵检测系统.根据自然免疫系统的特点,提出建立基于人工免疫原理的多Agent网络入侵检测系统,该系统采用了基于多Agent的分布式体系结构,同时应用了阴性选择、克隆选择、基因库进化以及联想记忆等人工免疫原理,使得构造的网络入侵检测系统具有自适应性、分布性、自识别能力和可扩展性的特点.     

一种入侵检测系统的分布式多Agent通信机制

在基于Agent的分布式入侵检测系统中,多Agent之间的通信是一个关键的问题。文章给出了入侵检测系统的分布式多Agent通信机制,即基于双向指针的移动多Agent通信方法,实现了多Agent之间尤其是移动多Agent之间可靠通信,克服了集中式通信机制的通信瓶颈问题,还具有较好的容错性和扩展性。     

基于多Agent协同的快速入侵检测系统

在多Agent协同入侵检测系统中,不同检测Agent并行地检测网络包中不同的入侵特征,以提高系统的检测效率.使用消息、自定义通信协议等作为系统的协同通信机制,有效地避免了系统中的单点故障,并且,该机制使得各个Agent的检测结果可以有效融合.在分析了入侵的类型、特征后,使用4个检测Agent仿真了入侵检测的过程,并在检测精度、检测误差影响很小的情况下,使检测每条记录的时间大幅度减少.     

教育艾真体的免疫机制及其应用

对艾真体技术的发展比较研究,提出了教育艾真体的免疫机制,克服旧艾真体的不足,增强其鲁棒性、安全性和智能性。建立人工免疫机制及其算法后,创建教育艾真体系统的模型,分析其原理、结构和特点,并讨论分布和并行环境中教育多艾真体系统的计算以及鲁棒归约方法。之后还对免疫算法做出仿真。最后讨论了基于免疫机制的教育艾真体的应用原型及其前景,再得出一些结论。     

Agent-based artificial immune system approach for adaptive damage detection in monitoring networks

This paper presents an agent-based artificial immune system approach for adaptive damage detection in distributed monitoring networks. The presented approach establishes a new monitoring paradigm by embodying desirable immune attributes, such as adaptation, immune pattern recognition, and self-organization, into monitoring networks. In the artificial immune system-based paradigm, a group of autonomous mobile monitoring agents mimic immune cells (such as B-cells) in the natural immune system, interact locally with monitoring environment, and respond to emerging problems through simulated immune responses. The presented immune-inspired monitoring paradigm has been applied to structural health monitoring. The “antibody” of a mobile monitoring agent is a pattern recognition algorithm tuned to a certain type of structural damage pattern. The mobile monitoring agent performs damage diagnosis based on structural dynamic response data. Mobile monitoring agents communicate with each other and collaborate with network components based on agent interaction protocols defined in agent standards, the Foundation for Intelligent Physical Agents standards. A mobile agent system embedded in sensor nodes supports the selective generation, migration, communication, and management of mobile monitoring agents automatically. The active structural health monitoring is achieved by distributing mobile monitoring agents to the sites where they are needed. The structural damage diagnosis using mobile monitoring agents and artificial immune pattern recognition method has been tested using a scaled steel bridge structure. The test result shows the feasibility of using this approach for real-time structural damage diagnosis.     

基于免疫的入侵检测系统研究

将生物免疫机制引入入侵检测系统，设计了一个基于免疫代理的入侵检测系统。系统探测和响应采用层次结构，各Agent既相互独立又相互协作，游走于各网络节点间，检测分布式的攻击。该文介绍了免疫算法的寻优机理，抗体扩增和抑制、记忆单元更新、亲和度和浓度计算等关键技术，确保了抗体的多样性，改善了未成熟性的收敛。     

Survival in cyberspace

The immune system response of the vertebrates demonstrates an extremely adaptive and resilient defensive capability against a broad spectrum of pathogenic attacks. The field of artificial immune systems (AISs) aims to replicate this capability in the digital environment. In particular, we would like to understand adaptive survivability and defence in large-scale computing networks. In this paper we discuss some of the background concepts to AIS and focus on one specific aspect required to achieve a digital immune system, i.e. the social dynamics of competitive and co-operative defence. In particular, the ability of an information network to maintain itself in the face of continuous perturbation raises more complex issues related to system metabolism and network topology.In order to investigate these processes a multi-agent simulation model has been developed that demonstrates a self-organising group formation capability and a collective immune response. In this model each agent is susceptible to viral infections passed between the agents and has local sensors and a complex metabolic state that reflects its current health. We then introduced an artificial immune system to each agent that allowed learned ‘antibody’ solutions to be exchanged between the agents within a social group. The health of a co-operative group was observed to improve by over 90%, relative to isolated agents or non-cooperative groups. The specific solutions advocated are therefore to utilise distributed defence mechanisms and the monitoring of metabolic processes to detect intrusions. Finally, the paper considers the problem of how we might utilise such knowledge to develop greater security and robustness in real-world networks using distributed agent systems.     

基于免疫计算的agent系统研究

由于免疫系统具有良好的特性以及与multi-agent系统的相似性,因此将免疫机理应用于multi-agent系统的研究越来越受到关注。该文提出了一种新的实体agent——免疫agent和多免疫agent系统。首先给出了免疫agent的功能、结构以及形式化描述,然后构造了基于独特性网络理论的多免疫agent系统模型,借鉴生态学协同进化机理提出了系统中免疫agent之间的四种交互关系:共生、共栖、捕食者-猎物和竞争关系,并给出了免疫agent的浓度函数表达式。     

基于免疫原理的多代理网络入侵检测系统的设计

入侵检测技术对于网络安全来说有重要的意义 ,本文简单介绍了人体免疫系统的工作原理 ,并在此基础上描述了一个基于免疫原理的多代理网络入侵检测系统的设计     

An adaptive algorithm based on the immune system and its application to adaptive noise neutralization

We propose an adaptive algorithm based on some features of the immune system (a selection-based mechanism compatible with Edelman’s selectionist principle, self/nonself reference, and negative/positive selection). The algorithm proceeds in three steps: diversity generation, establishment of self-tolerance, and memorizing nonself. This algorithm may typically be used to model the system of distributed agents where the system (the self) as well as the environment (the nonself) are unknown or cannot be modeled. An agent-based architecture based on the local memory hypothesis and a network-based architecture based on the network hypothesis are discussed. The agent-based architecture is elaborated with applications to an adaptive system where knowledge about the environment is not available. An adaptive noise neutralizer is formalized and simulated for a simple plant. Some part of this work has been presented at ICEC 1996, IROS 1996, and AROB 1999.     

基于人工免疫的网络入侵检测

文章根据生物免疫系统的原理、体系结构,进行了基于人工免疫的网络入侵检测的研究,以改进现有网络入侵检测系统的性能。     

基于免疫原理的多Agent故障诊断系统

随着系统设备和功能的日益复杂化，各种故障现象成因越来越复杂，现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点，该文以励磁设备的在线故障诊断为背景，研究故障识别的症兆与诊断决策置信度之间的机制，借鉴生命体的相似性原理与免疫应答的调节理论构造诊断模型重构控制的细胞免疫型结构模型，研究免疫型诊断模型的选择激励与重构动力，提高诊断系统确诊率，设计基于免疫原理的多Agent故障诊断系统．为复杂的电气设备诊断开发提供便捷的工具。     

一种基于免疫原理的遗传算法

本文提出了一种免疫遗传算法（Ｉｍｍｕｎｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ,简称ＩＧＡ）。免疫遗传算法是根据生物的免疫原理提出的一种改进遗传算法法,该算法主要体现了生物免疫机制中的抗原识别、抗原记忆和抗体的抑制、促进,并结合货郎担（ＴＳＰ）优化问题介绍了具体实现方法,实验结果表明该免疫遗传算法有较好的性能。