基于移动Agent的分布式入侵检测系统设计与实现

分析了几种典型的分布式入侵检测系统模型,针对当前入侵检测系统的不足提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统将新型分布式处理技术移动Agent与入侵检测融为一体,实现了基于该模型的分布式入侵检测系统,并提出了进一步的研究方向。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统设计与实现

针对目前入侵检测系统的不足,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,设计并实现了一个基于该模型的入侵检测系统MABDIDS。系统在设计上采用分层和网络混合的体系结构,有效解决了集中处理数据所带来的网络负载问题;通过在关键节点间建立网状结构,能够较好地解决入侵检测系统存在的单点失效问题。实验结果表明所设计的系统能够对大型分布式网络进行有效的入侵检测。     

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。     

基于移动Agent的新型分布式入侵检测系统

通过阐述入侵检测系统的基本概念和移动Agent的优点,并将移动Agent技术与分布式技术相结合,提出了一种基于移动Agent的新型分布式入侵检测系统DIDSBMA,它具有传统入侵检测技术无法比拟的优势,极大地提高了系统的稳定性、可测量性和容错性,真正实现了分布式入侵检测。     

一种基于多Agent的分布式入侵检测系统设计

在分析现有基于Agent的入侵检测系统的基础上,提出了一种基于多Agent分布式入侵检测系统模型。该模型采用了分布检测、分布响应的模式,各Agent之间具有良好的相对独立性。通过多Agent技术的思想建立系统总体结构,给出了模型的各个组成部分,并对结构中各种Agent与中心控制台的功能设计进行了分析。同时对涉及到特征匹配算法、动态选举算法、协同算法进行了初步的设计与分析。系统可充分利用各Agent的协同完成入侵检测任务,实时响应,可有效地改进传统IDS。     

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与数据挖掘的分布式入侵检测系统

针对目前计算机入侵检测系统中存在的不足．文中构建了一个基于Agent和数据挖掘技术的分布式入侵检测系统。这个系统引入移动Agent使入侵检测较好地适应了分布式的环境，采用数据挖掘技术使检测系统能够更加快速有效地发现入侵行为，明显地提高了检测系统的实时性。它还把误用检测和异常检测溶为一体，把基于主机和基于网络的入侵检测进行有机结合，具有良好的可扩展性、灵活性、鲁棒性、安全性、实时性、自适应性和检测的准确性。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统研究

本文先讨论了入侵和入侵检测,分析了传统的分布式入侵检测系统的工作原理,阐述了移动Agent技术。然后根据传统的分布式入侵检测系统的不足,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统,它通过将多个监控节点组织成层次结构来协同实现分布式入侵检测,解决了当前入侵检测系统中存在的主要问题。     

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。     

一种基于自治Agent的分布式入侵检测系统

设计并实现了一个基于自治Agent的分布式入侵检测系统。系统采用层次化的管理控制结构，自上而下包括监控器、收发器和Agent 3种功能实体。使用基于publish/subscribe的通信模式减少了IDS系统的通信开销，提高了通信效率。     

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。     

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。     

一种改进的基于Agent的分布式入侵检测系统

提出一种改进的基于A gent的分布式入侵检测系统AD IDS,它将基于异常和误用的入侵检测系统有机地结合在一起。在分析A gent的实现上,使用了模式匹配、统计分析、完整性分析相结合的方法。实验证明能够发现一些未知攻击,提高了检测速率。     

基于可移动代理技术的入侵检测系统

为了解决目前入侵检测系统（IDS）存在的一些问题,提出了一个基于可移动代理技术的入侵检测系统（IDMA）。在IDMA中,入侵检测系统主要由三种实体组成：入侵检测代理、代理守护程序和检测监视器。IDMA提供了一种建立健壮,灵活及具有良好扩展性的入侵检测系统的实现方法。     

基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统设计

异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,为网络安全运行造成威胁,为此,设计基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统。通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT6 64位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计。软件部分设计入侵检测标准,利用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测。通过系统测试得出结论:设计的基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。     

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     

一种基于移动代理的分布式入侵检测的体系结构

首先介绍了移动代理技术,并提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测的体系结构,最后结合几种入侵的实例,来说明该体系结构的工作原理。     

基于智能代理的分布式入侵检测系统模型

介绍了入侵检测系统在计算机及网络安全中的意义和现有入侵检测系统的局限性。在智能代理技术的基础上,提出了一种基于智能代理的分布式入侵检测系统模型(IADIDS),描述了系统的体系结构和详细设计,并给出了智能代理的结构模型。     

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。     

入侵检测技术研究发展

入侵检测是网络安全体系的重要组成部分。本文根据入侵检测的研究主线对这一领域作了全面分析,不但介绍了误用／异常检测、主机／网络入侵检测这些业已成熟的概念,更深入分析了人工智能、关联分析、分布式入侵检测等最新研究进展,探讨这些技术的优缺点以及研究前景,并指出提高入侵检测的准确性、扩展性、伸缩性这三个技术指标仍是当前考虑的重点。提出了进一步研究入侵检测需要解决的若干难题和今后的研究方向。