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。     

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。     

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人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

针对当前IDA系统中由于数据集中处理缺陷,影响了系统入侵检测精准性。提出了基于Agent人工智能技术的分布式入侵检测系统设计。在系统总体结构支持下,分析控制中心、网络主机、分区控制中心和Agent库。根据响应库中的响应规则采取对应的响应策略,利用通信模块及时判断入侵行为是否异常,使用S5720S-28P-SI-AC 24口全千兆三层网管企业级网络核心交换机,进行数据交换。选择AD2032型号的报警响应器,能够监视外来入侵行为。通过V1.2绿色电脑信息检测器,对系统内存和驱动磁盘进行全方位评估。分析主体通信的实现方式、通信消息格式和通信协议,设计以Agent为基础的数据移动过程。借助Libpcap库函数,设计入侵检测流程。设置攻击环境与参数,由系统调试结果可知,该系统最高检测精准度可达到99%,为保证网络安全使用提供设备支持。     

一种基于Agent的自适应的分布式入侵检测系统

针对传统分布式入侵检测系统组件之间依赖程度大、系统不够健壮且入侵检测系统自身结构固定不能适应入侵的变化的问题,提出了一种基于Agent的自适应的分布式入侵检测系统（简称AAADIDS）．AAADIDS采用Agent概念重新构造系统的组件,改进了分布式入侵检测系统由于高层节点单一无冗余而产生的可靠性差的缺陷,从构造上克服了分布式入侵检测系统的脆弱性．同时,AAADIDS系统采用智能技术构建了自适应的入侵检测系统模型,增加了系统应对入侵行为变化的智能性．AAADIDS系统相对于传统的分布式入侵检测系统有效地提高了系统自身的可靠性和针对外界变化的适应能力．     

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.     

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。     

基于多代理技术可自检的分布式入侵检测系统模型

通过对现有多代理技术的分布式入侵检测系统的研究,提出了一种基于多代理技术可自检的分布式入侵检测系统模型,并且对该模型的结构,组成和代理的处理流程进行了描述,该模型是一个开放的系统模型,具有很好的可扩展性,易于加入新的入侵检测代理及相应的自检,也易于增加新的入侵检测模式,代理之间的协同采用代理守护进程来实现。     

一种基于对等模型的网络入侵检测系统模型

基于对等模型（Peer-to-Peer）的应用,提出一种分布式网络入侵检测系统：PeerIDS。该系统在设计上注重可靠性,且没有诸如单点失效一类的问题。入侵检测工作在由多台运行PeerIDS系统的连网计算机构成的对等网中随具体环境而自动进行迁移,以实现公平高效的分布式处理。同时,应用对等模型带来的可扩展性,使得该系统的性能可以通过简单地在网络中增加运行PeerIDS的计算机数目来不断提高,很好地适应了日益严峻的网络安全状况。在完成初始设置后,PeerIDS系统的运行几乎不需要任何使用者的干预,体现了很好的自治性。     

Performance Study of Distributed Multi-Agent Intrusion Detection System

Traditional Intrusion Detection System (IDS) based on hosts or networks no longer meets the security requirements in today’s network environment due to the increasing complexity and distributivity. A multi-agent distributed IDS model, enhanced with a method of computing its statistical values of performance is presented. This model can accomplish not only distributed information collection, but also distributed intrusion detection and real-time reaction. Owing to prompt reaction and openness, it can detect intrusion behavior of both known and unknown sources. According to preliminary tests, the accuracy ratio of intrusion detection is higher than 92% on the average.     

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。     

一种基于数据挖掘的分布式入侵检测模型

入侵检测系统是一种保护网络免受黑客攻击的网络安全技术。为更有效的适应网络计算模式的发展与挑战,在实时性、有效性、可扩充性、准确性等方面进行改进,将数据挖掘的思想应用于入侵检测,提出了一种分布式的实时入侵检测系统模型。     

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。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型的设计

提出了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统的设计模型，介绍了模型的体系结构，并对几种数据挖掘算法进行了分析。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型的设计

提出了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统的设计模型,介绍了模型的体系结构,并对几种数据挖掘算法进行了分析。     

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。     

融合漏洞扫描的入侵检测系统模型的研究

目前大部分入侵检测系统(IDS)采用基于模式匹配的入侵检测方法,该方法由于计算量大,因而在高速网络中检测效率较低。文章提出一种新的融合漏洞扫描功能的IDS模型,通过定期对系统进行漏洞扫描,及时修补系统安全漏洞,同时IDS根据漏洞扫描结果,对模式库进行动态更新,删除与得到修补的漏洞有关的攻击模式,缩减模式库的规模,提高检测效率。文章根据该模型提出一种基于多Agent的分布式IDS体系结构,提高了系统的可扩充性。