分布式检测监控系统中Agent模型及实现研究

基于多Agent技术对检测监控系统进行了研究,提出了一种分布式检测 监控系统结构模型。通过对检测监控系统中Agent特性的讨论给出了相应Agent的模型,对该模型的功能实现进行了详细的分析,并讨论了关于Agent的具体实现。     

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.     

基于免疫Agent的网络入侵检测系统

结合计算机免疫学原理和多Agent 技术构建了一个网络化、分布式、智能化的入侵检测系统,该系统融合了两者的优势,同时继承了多Agent系统和免疫系统的优点.其特点是能同时进行多层次的监测和不同级别的响应.系统是完全分布式结构,监视Agent生成后在网络上漫游,各个Agent分布在网络的各个结点上,单个结点受到攻击不会影响其他结点的检测能力,避免了单点失效问题.将疫苗概念引入系统,使得各个Agent可以实现互相学习,增强了整个网络的耐受性、"记忆"机制及新抗体生成机制的能力,提高了系统的适应性,不仅能检测到已知的攻击,而且还能检测到未知的攻击.     

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。     

基于智能Agent的网络安全监控系统的研究

提出了一种称为IA－NSM（网络安全监控的智能Agent)的全新方案，它基于智能Agent技术，用于监控和管理Intranet环境下内部结点。IA－NSM是在传统的网络环境中集成了一个灵活的多Agent系统，从而加强了对受控结点非法行为的防范能力，介绍了基于智能Agent技术的网络安全监控系统的应用背景，系统功能，Agent分类和系统模型以及安全策略的制定原则。     

基于免疫Agent的入侵检测系统模型的研究

本文借鉴现代免疫学理论,结合Agent技术,提出了基于免疫Agent的入侵检测模型。在这个模型中,基于免疫的监视Agent在联网节点之间漫游,分别在用户级、系统级、进程级和数据包级监视网络状态。它们具有学习能力,能够智能地适应周围环境的变化。该系统模型具有分布性、健壮性、智能性和自适应性等特点。     

基于免疫计算的Multi-agent系统设计方法

依据人工免疫系统的特点，分析和设计了免疫Agent的结构，建立了一种基于生物免疫机制的Multi-Agent系统网络模型，并给出了其形式化描述。以此为基础，阐述了构建具有更强的灵活性、鲁棒性和局部更新能力的复杂分布式软件系统的方法和步骤，这对现有的软件工程起到了重要的补充作用。     

基于多Agent的电子商务系统模型研究

从事电子商务的人员经常面临2个主要问题：如何将网页访问者转换成您的销售线索?如何实现赢利最大化?为此，文中设计了一个基于多Agent的电子商务系统模型，构建了顾客查询Agent、订购Agent、销售Agent和管理Agent，这个多Agent系统将能比较好地解决上述2个问题。     

基于多Agent的电子商务系统模型研究

从事电子商务的人员经常面临2个主要问题:如何将网页访问者转换成您的销售线索?如何实现赢利最大化?为此,文中设计了一个基于多Agent 的电子商务系统模型,构建了顾客查询Agent、订购Agent、销售Agent和管理 Agent,这个多Agent 系统将能比较好地解决上述2个问题.     

基于Agent的制造系统模型研究

为了实现制造系统资源的动态配置,对Agent的内部结构进行了研究,并提出制造系统递阶Agent网模型,构建制造系统逐层递阶的网络框架,阐明了递阶Agent网的工作流程,并介绍了递阶Agent网的通讯语言。递阶Agent网模型的建立能够使制造系统快速适应外部环境的变化,提高企业的市场竞争力。