基于多代理的分布式入侵检测系统模型设计

在目前计算机网络高速发展的环境下,针对广泛应用的基于静态防护措施的安全体系存在的不足,提出能在高速度、高流量、协同攻击、分布式攻击的分布式入侵检测系统模型MADIDS（（Distributed Intrusion Detection system Based on Multi Agents）设计;够能集成分布式、智能化、整体化的技术优势,融入入侵检测和实时响应分布的分布式检测的技术,真正的实现一个有效的网络安全防御的深度安全系统。     

一种分布式代理入侵检测系统的设计

介绍了基于代理技术的入侵检测系统,提出了一种分布式代理入侵检测的系统结构,并基于该结构做出了系统设计方案,还就入侵检测的实现算法进行了讨论．     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统

介绍了几种常见的分布式入侵检测系统,针对目前入侵检测系统的不足,将新型分布式处理技术移动 Agent与入侵检测融为一体,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型．系统采用层次 结构的探测和响应机制,各Agent相互独立,同时能在网络中自由移动、相互协作,以检测分布式攻击,并具 有良好的灵活性、健壮性和可扩展性．     

基于资源的分布式入侵检测系统模型研究

提出一个基于资源的分布式入侵检测系统模型。该模型由智能的资源代理组成,每个智能代理都是独立的实体,拥有解决问题的不完全的信息或能力。该模型通过协同工作实时检测网络入侵行为,跟踪网络入侵者,有效地维护网络安全。     

分布式协同入侵检测系统模型的设计

在网络应用不断发展的今天,网络安全问题也日趋突出,越来越多的安全技术被应用到网络安全领域。而大部分安全措施都属于被动防御,缺乏积极的保护措施。入侵检测是网络安全体系中新兴的一门技术,它是一种主动的防御技术,也是当今计算机和网络安全所关注的焦点。它能够及时检测出网络安全漏洞,迅速做出响应,增强了网络的安全性,它逐渐成为网络安全领域的研究重点。     

基于代理的分布式入侵检测系统中网络代理的相关技术研究

介绍一个基于代理的分布式入侵检测系统的模型框架及其网络代理的结构设计,研究在Windows的环境下,利用网络代理技术的入侵检测方法,讨论网络代理的通信、网络数据采集与解析、协议分析等模块的相关实现技术.     

基于多智能体协同的分布式入侵检测模型研究

文章首先分析了现有入侵检测模型,指出了当前入侵检测系统存在的问题,提出了一个基于多智能体协同的分布式入侵检测模型。该模型具有良好的分布性、智能性和可维护性,不仅能够有效地解决系统扩展问题和单点失效问题,而且大大提高了检测效率。     

分布式入侵检测系统中的数据分析

讨论了入侵检测系统如何对采集到的大量数据进行分析以便从中发现网络环境中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象．充分发挥基于主机与基于网络两种入侵检测技术的优势进行更有效的数据分析来发现更多入侵．     

一种基于代理和蜜罐技术的分布式入侵检测系统模型

提出一种基于Agent的自适应分布式入侵检测系统模型,以解决大多数传统的、 采用集中式的分析引擎的入侵检测系统误报率较高且缺乏自适应性的缺点; 同时, 针对现有大多数模型具有较高漏报率的问题, 提出一种基于蜜罐分布式的入侵检测系统模型.     

基于免疫接种的多代理分布式入侵检测技术研究

根据入侵检测与人工免疫机理之间的相似性,提出一种基于人工免疫系统的入侵检测分布式代理模型.该模型描述了代理在网络安全中分布式信息和安全防护的应用.提出了一种智能代理的层次式结构及动态进化模型,给出了自我集、抗原、免疫耐受、成熟代理的生命周期及免疫记忆等相应的递归公式.实验证明该模型具有较强的实时处理能力,可以有效地提高网络入侵检测的性能.     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统

简要介绍了入侵检测系统的作用 ,分析了传统的集中式入侵检测技术存在的问题 ,提出了一个基于移动Agent的入侵检测系统的模型 ,并着重探讨了其移动 Agent自身的安全性     

WA-IDS： A Distributed Intrusion Detection System Based on Data Mining

Aiming at the shortcomings in intrusion detection systems (IDSs) used in commercial and research fields, we propose the MAIDS system, a distributed intrusion detection system based on data mining. In this model, misuse intrusion detection system (MIDS) and anomaly intrusion detcction system (AIDS) are combined. Data mining is applicd to raise detection performance, and distributed mechanism is employed to increase the scalability and efficiency. Host- and network based mining algorithms employ an improved Bayesian decision theorem that suits for real security environment to minimize the risks incurred by false decisions. We describe the overall architeeture of thc MA-IDS system, and discusss pecific design and implementation issue.     

基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

生物免疫原理在多代理分布式入侵检测系统中的应用

入侵检测是一个新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要环节. 通过对多代理技术和入侵检测方法的研究,提出了一种基于生物免疫原理的多代理分布式入侵检测系统模型,并且对该系统的结构和代理的处理流程进行了描述. 该系统是一个开放的系统,具有很好的可扩展性,易于加入新的入侵检测代理,也易于增加新的入侵检测. 代理之间的协同采用独立的通信服务代理来实现,特有的自身检测代理确保检测系统本身的安全.     

基于信任度量机制的分布式入侵检测系统

针对现有分布式入侵检测系统中的安全和信任问题,引入节点间信任度量机制。系统中所有协同节点初始信任值均为1,根据节点的状态和行为信息,信任值将动态增大或者减小。通过比较信任值来去除或者减小恶意节点的有害信息影响,从而减少系统的错报和误报。典型案例分析发现,引入信任度量机制的分布式入侵检测系统能有效提高检测的准备度,增强检测能力。     

基于代理的分布式入侵监测系统中网络代理的设计与实现

介绍一种基于代理的分布式入侵检测系统模型框架,以及网络代理的结构设计,对网络代理中的代理技 术、数据采集模块、协议分析模块的设计与技术问题进行比较深入的研究和探讨．     

一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(MADIDS)设计思想

随着计算机和网络技术的普及和应用,计算机安全变得越来越重要.入侵检测是计算机安全体系结构中的一个重要的组成部分,但面对日益更新的网络环境和层出不穷的攻击方法,传统构建入侵检测系统的方法显得缺乏一定的有效性、适应性和可扩展性.本文借鉴了移动Agent技术,在将Agent技术引入入侵检测领域方面做出探索,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统(MADIDS)的设计思想.该系统中将现在比较流行的轻量级入侵检测系统Snort与IBM的Aglet移动代理平台相结合,实现检测任务的分担,同时力求将基于主机与基于网络的入侵检测技术结合在一起,增强系统的检测能力.     

基于Mobile Agents的新型分布式入侵检测系统

在分析一般入侵检测方法的基础上 ,提出了一种新的基于MobileAgent (MA)的分布式入侵检测方法 .该方法兼顾了原有的优点 ,并在一定程度上弥补了原有方法的不足 .重点讨论了MA在入侵检测系统中的应用 ,叙述了如何通过MAs之间的协作进行入侵检测 ,并利用MA的特性对入侵检测系统本身的安全性和抗毁灭性做了具体的论述 .提出的入侵检测结构提高了系统的抗毁性和自恢复能力 ,提高了入侵检测系统自身的安全性 .说明了系统的体系结构、工作原理以及该系统的优越之处     

基于管理代理的分布式入侵检测系统设计

将网络管理系统与入侵检测系统相结合,建立基于管理代理的分布式入侵检测系统框架结构。研究管理代理的自治性、协同性以及管理代理间消息通信机制,建立管理代理的功能结构,设计基于遗传算法的调度Agent算法。从网络的各个层次分析管理信息库中与入侵检测有关的管理对象,建立检测规则库。完成分布式多层次结构化的具有自安全性的入侵检测系统的开发,达到管理代理对网络和主机监听目的。研究结果表明:根据攻击的本质特征,使用从管理信息库的统计数据中获取检测规则的方法,能有效实现对隐蔽和复杂攻击的检测。