基于Agent的分布式协作入侵检测系统

分析了当前入侵检测系统及其存在的问题,提出一个基于Agent的分布式协作检测模型(ADCM),给出其原型系统。该模型通过逻辑检测域(LDD)之间的协作通信,完成对新型分布式攻击的检测。实验证明ADCM可以有效地检测出具有一定隐蔽性的、分布式的协作攻击。     

基于Agent的入侵检测系统层次结构模型

该文在分析自适应的分布式入侵检测系统功能需求的基础上,提出了基于Agent的入侵检测系统层次结构模型,该模型具有较严密的安全防范措施和较高的系统鲁棒性、可靠性,适用于复杂网络环境。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题,论文提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统模型结合目前几种主要的入侵检测技术和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应的分布化,同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵检测的全面性。文末给出了根据该系统模型实现的入侵检测系统的实验测试结果,证明了该系统对入侵检测的有效性和合理性。     

基于Agent的分布式入侵检测系统模型

提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型框架.该模型提供了基于网络和基于主机入 侵检测部件的接口,为不同Agent的相互协作提供了条件.在分布式环境中,按照系统和网络的 异常使用模式的不同特征和环境差异,可利用不同的Agent进行检测,各Agent相互协作,检测 异常行为.该模型是一个开放的系统模型,具有很好的可扩充性,易于加入新的协作主机和入 侵检测Agent,也易于扩充新的入侵检测模式.它采用没有中心控制模块的并行Agent检测模式 ,各Agent之间的协作是通过它们之间的通信来完成的,各Ag     

Agent技术在分布式入侵检测系统中的应用

提出一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统,讨论了该系统的结构及其Agent机制;深入探究了移动Agent技术在分布式入侵检测系统中的应用和存在的问题;最后预测了未来入侵检测系统的发展趋势。     

一个基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型

本文分析了当前分布式入侵检测系统中存在的一般性缺陷,介绍了移动Agent的概念和优点,提出一种新的基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型DIDSMA。DIDSMA采用分散的数据分析的机制,用静态代理作为主机监视器,用移动代理来收集数据、对数据进行集成和分析,并对入侵做出反应,解决了当前分布式入侵检测系统中存在的主要问题。     

基于Agent的分布式入侵检测系统研究

提出了一种基于Agent的分布式入侵检测系统模型,实现HIDS和NIDS的互补,充分利用Agent自身的独立性与自主性,有效解决了传统集中式处理的单点失效问题,同时降低各个部件之间的相互联系,实现了入侵检测系统计算的分布化,提高了入侵检测系统的性能及其可靠性,具有良好的扩展性,能更好的满足大规模网络环境的要求。     

基于多Agent的动态层次化分布式入侵检测系统

随着入侵检测技术的发展。IDS越来越呈现出分布性、智能性的特征。传统的基于多Agent的分布式入侵检测系统,往往采取一种分布式数据采集和层次化数据分析的方法。这虽然使系统的逻辑结构简单严谨,却很大程度上限制了系统的分布性、智能性与实时响应能力。本文提出一种动态建立的层次化结构,并提出了对其运行进行支持的基本方法体系;引入了对手思维状态模型,实现了建立在多Agent合作关系上的协同检测;对传统的分布式入侵检测系统进行了有效的改进。     

基于Agent的分布式入侵检测系统研究

提出了一种基于Agent的分布式入侵检测系统模型,实现HIDS和NIDS的互补,充分利用Agent自身的独立性与自主性,有效解决了传统集中式处理的单点失效问题,同时降低各个部件之间的相互联系,实现了入侵检测系统计算的分布化,提高了入侵检测系统的性能及其可靠性,具有良好的扩展性,能更好的满足大规模网络环境的要求。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统研究

本文在分析目前入侵检测系统问题的基础上，结合移动Agent技术，提出一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统的模型。     

通过时间同步提高分布式入侵检测系统的检测率

分布式入侵检测系统(DIDS)是重要的信息安全措施,如何提高检测率是目前该领域的研究热点.从时间同步的角度,对提高检测率进行了讨论.首先分析了事件序列的正确性是进行分布式入侵检测的前提和基础,并提出时间同步可以改善事件的时序性.然后,结合分布式入侵检测系统典型结构提出了相应的层次式时间同步模型,给出了时间同步算法.实验证明通过时间同步能有效识别事件顺序,在一定程度上提高了分布式入侵检测系统的检测率.     

基于改进BP神经网络的智能Agent分布式入侵检测系统

针对目前入侵检测技术存在问题.根据通用入侵检测框架CIDF,给出了一个基于改进BP神经网络的多Agent分布式入侵检测模型MAIDMBN(Multi-Agent Distributed Intrusion Detection Model Based on Improved BP Neural Network),该模型采用了异常检测与误用检测相结合和基改进BP算法的学习机制.MAIDMBN的实验结果表明在误报率、漏报率有一定的改善,系统能进行有效的检测.     

基于Agent的分布式专家系统的协作过程中学习问题的研究

本文介绍了分布式人工智能领域中一种多 Agent系统 ( MAS)体系结构 ,在此基础上研究了各个 Agent在招投标过程中关于标价的学习问题 ,并在选标时考虑了多个动态因素 ,使得系统总体任务高效 ,高质量地完成     

基于多代理的分布式入侵检测系统模型

随着网络技术的不断发展,网络安全问题十分突出。入侵检测技术作为安全防护的重要手段,显得日益重要。大多数入侵检测系统存在误报率高和漏报的问题。此外,由于系统分布在网络的不同位置,不能进行必要的协同工作。针对上述问题,提出一种基于多代理的分布式入侵检测系统模型MADIDS。该系统在我们已有的多代理协同工作平台NHMAS上开发完成,结合基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统的优点,对常用入侵手段具有较高的检测率和较低的误报率。     

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。     

基于多主体的分布式网络入侵检测系统

随着网络入侵行为变得越来越普遍和复杂,传统的单一入侵检测系统已不能满足网络安全的发展需求.针对当前形势,为了提高计算机及网络系统的防御能力,提出了一种基于多主体的分布式网络入侵检测模型,研究了基于多主体的分布式网络入侵检测系统.在对入侵检测系统的描述中,重点介绍了入侵检测系统功能、入侵检测系统框架、入侵检测系统工作流程和系统实现的关键技术.为了验证系统的有效性,对入侵检测系统进行了大量的测试.测试结果表明,入侵检测系统扫描网络花费时间不多,扫描结果准确率很高.     

分布式协同入侵检测——系统结构设计与实现问题

本文首先对现有入侵检测技术提出了一种综合分类方法,分析了大规模、多管理域网络环境对入侵检测的特殊需求,在此基础上设计了一个分布式协同入侵检测系统（DCIDS）,文中具体介绍了系统的四个组成部分;传感器、分析器、管理器和用户界面,并讨论了系统实现中的通信、与网络管理系统的集成、入侵检测点的选择等关键技术问题。     

入侵检测系统研究综述

入侵检测系统是重要的信息安全措施.对目前入侵检测系统的研究状况进行了总结分析,指出了入侵检测系统的最新发展及出现的新特点,重点分析了智能化技术的应用、数据融合和报警关联技术的引入、检测对象变化情况及与其它安全技术的协作性;阐述了对入侵检测系统的测试评估方面的最新发展情况;最后,展望了入侵检测系统发展的方向.     

基于Agent的分布式构件库系统体系结构

在分析了构件库及其复用现状的基础上,引入Agent技术,提出了一个基于Agent的分布式构件库系统,给出了体系结构.该系统通过多Agent之间的相互协作,能较好地满足在各企业间跨越构件库请求并检索构件的需求.     

新型的基于移动Agent自适应入侵检测系统研究

本文提出了一种基于移动Agent自适应入侵检测系统,分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系,并阐述了该系统设计中的信息表示及所采用的通信协议。该系统具有良好的扩展能力、自学习功能,并能及时处理微观的入侵行为,能够实现分布式的入侵检测。同时,该系统利用移动Agent特性,采用CIDF通信机制,以实现移动Agent之间的通信,提出了入侵检测系统自身的安全性。