基于P2P的移动Agent入侵检测系统

传统入侵检测系统的能力在迅猛发展的互联网面前日显薄弱.探讨了将P2P技术、Mobile-agent技术引入到传统入侵检测系统中,构建一个基于P2P的Mobile-agent入侵检测系统.组成该系统的Agent在网络的各个节点间流动,实时监测网络状况,同时Agent能够互相识别各自的行为并能根据潜在的策略采取适当的反应.该系统与传统系统相比具有灵活性、分布式、智能化等特点,能全面、深入地实现入侵的检测和防御.     

基于危险理论的入侵检测系统模型

针对传统免疫理论入侵检测技术的缺点，提出一个基于危险理论的入侵检测系统模型。系统主要检测网络数据包，在入侵发生的初始阶段实施响应，阻止入侵对系统的进一步损害；采用移动Agent技术实现分布式入侵检测，增强了系统的可扩充性，避免了单点失效。     

基于免疫的Multi-Agent入侵检测系统

文章将生物免疫系统的原理引入到入侵检测系统中,构建了一个基于免疫的Multi-Agent入侵检测系统。组成该系统的Agent在网络的各个节点间流动,实时检测网络状况,同时Agent能互相识别各自的行为并能根据潜在的策略采取适当的反应。该系统与其它入侵检测系统相比增加了可适应性、健壮性、自治性等特点。     

基于免疫原理的网络入侵检测系统的研究*

在简要介绍了基于免疫原理的网络入侵检测系统的基础上,对检测元的生成机制和匹配算法进行了较为深入的探讨。建立了一个基于免疫原理和Agent技术的三层分布式网络入侵检测系统模型,并分析了该模型所具有的优良特性。     

基于Mobile Agent的网络入侵检测技术

随着网络安全技术的发展,入侵检测系统(IDS)在网络环境中的应用越来越普遍,但传统的入侵检测技术存在诸多缺陷.而基于移动Agent的入侵检测是分布式计算技术和人工智能技术有机结合的产物,弥补了传统入侵检测的诸多不足.本文研究了移动Agent系统的体系结构、通信机制、数据安全及其研究现状和发展方向.     

免疫Agent和量子粒子群优化的入侵检测方法研究

针对传统入侵检测系统检测速度慢和误检率高的问题,将免疫原理、移动Agent技术和量子粒子群优化算法相结合,提出了基于免疫Agent和粒子群优化算法的入侵检测模型。介绍了系统模型与体系结构,并对系统性能进行仿真实验。实验结果对比表明,系统能提高传统入侵检测系统的检测速度和降低误检率。     

基于免疫原理的无线传感器网络Multi-Agent入侵检测研究

在分析免疫系统特性及其无线传感器网络Multi-Agent系统相似性的基础上,将生物免疫机理同入侵检测技术相结合,搭建了一个基于生物免疫原理的Multi-Agent入侵检测的无线传感器网络模型,并引入了疫苗提取与接种技术,增加了记忆免疫细胞的多样性,提高了系统检测率。针对分簇式无线传感器网络的特点,该模型采用分层结构组织各种Agent,不同层次的Agent分工与检测任务都不同,通过对仿真实验结果进行分析可以看出:该系统有利于降低节点的能耗,延长生命周期。     

基于免疫Multi-Agent的网络入侵检测模型

本文将生物免疫机理引入到网络入侵检测技术中,构建了一个基于免疫Multi-Agent的网络入侵检测模型.该模型是一个开放的系统模型,具有很好的可扩充性,易于加入新的检测元和免疫代理(Immune Agent,ImA).它采用没有控制中心的并行ImA检测模式,各ImA在网络的各个节点间流动,且各自独立,相互协作,合作完成检测任务.该模型与其他网络入侵检测模型相比,增加了可适应性、健壮性、自治性、可扩展性等特点.     

一种新的基于Agent的入侵检测系统模型

在CIDF(Common Intrusion Detection Franlework，通用入侵检测框架)的基础上，引入了Agent技术，提出了一种新的基于Agent的入侵检测系统模型。该模型通过静态智能Agent和移动Agent技术实现了分布式的基于主机和基于网络相结合的入侵检测，在技术上采用模式匹配和协议分析，并且采用了PGP技术和数字签名方案进一步实现了入侵检测系统自身的安全性。     

无线传感器网络中的一种基于移动Agent的动态入侵检测系统

无限传感器网络需要一种有效的、灵活的入侵检测方法来抵御入侵。根据无限传感器网络的特征,我们设计了一种基于移动Agent的动态入侵检测系统。该系统包括四种Agent,监控Agent、检测Agent、响应Agent和管理Agent。多个Agent分部合作,并采用异常检测算法进行检测,从而提高了无限传感器网络的安全性和可靠性,同时也降低了入侵检测时的能耗。