分布式移动代理网络管理研究

分析了当前复杂现代网络管理技术的现状,建立了一种分布移动代理网络管理系统模型,该模型主要为在单一代理情况下的代理理移服务.为了量化Agent的移动性,设计了一个移动Agent在一个域中成功完成任务的时间估算公式.

嵌套式移动Agent网络管理研究

为提高传统静态网络管理方式的效率,将移动Agent技术应用于网络管理,依据迁移代码与任务代码分离编码的思想,应用任务Agent和巡航Agent构造了嵌套式移动Agent网络管理模型,针对模型导出了移动Agent的移动时间开销公式,并进行了相应的试验研究。研究结果表明,与传统静态网络管理方式相比,嵌套式移动Agent网络管理方式具有更大的灵活性、可重用性、智能性和分布性。

面向业务的网络管理模型

目前,业务与网络的融合逐渐成为一种趋势,对于网络管理的研究也逐渐转向面向业务的网络管理研究.从参考模型、管理对象角度出发,给出了一个面向业务的网络管理概念模型,鉴别和模型化了组织之间、资源之间的依赖关系,并依据此模型给出FTP业务管理模型实例.

嵌套式移动Agent网络管理模型的研究

为提高传统静态网络管理方式的效率,将移动Agent技术应用于网络管理,依据迁移代码与任务代码分离编码的思想,应用任务Agent和巡航Agent构造了嵌套式移动Agent网络管理模型并进行了相应的试验研究.研究结果表明,与传统静态网络管理方式相比,嵌套式移动Agent网络管理方式具有更大的灵活性、可重用性、智能性和分布性.

基于免疫多样性的分布式入侵检测算法

提出了一种基于免疫多样性的分布式入侵检测方法,将支持向量机(SVM)作为抗体对入侵行为进行检测.首先,采用随机子空间方法生成多样化的SVM个体,再用人工免疫算法进化个体,然后通过引入Q统计量和互信息作为抗体多样性的度量,由此得到的检测器种群具有知识互补性,最后用集成的思想将种群中各检测器的结论进行合成.数值实验表明,所提方法生成的抗体更具多样性,检测精度高于单个SVM和Bagging方法,其分布式并行检测特性有利于加强检测系统的健壮性.

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。

构建地方高校网站绩效评估体系的思考

文章分析了地方高校网站绩效评估存在的问题，阐述了建立高校网站绩效评估体系的意义，指出了高校网站绩效评估所要考虑的因素，旨在以高校网站绩效评估体系的建设，促进地方高校网站改变重硬件投入轻软件、资源建设的现象，以提高校园网的应用效益。

基于概念格的入侵检测

将概念格应用于入侵检测系统中 ,构造了一个基于规则分类判决的入侵检测模型 ;提出了决策规则格和决策规则格约简的概念 ,获得了入侵检测的分类规则集 .实验表明此方法能较好地缩减分类规则集中的规则数目 。

移动Agent在IDS中的应用及其安全性研究

传统的入侵检测系统(IDS)受环境因素与技术因素的影响很大,而移动Agent具有迁移性、智能性、协作性和分布灵活性,可以按照系统和网络异常使用模式的不同特征和环境差异进行检测,更准确地把握入侵行为.现对移动Agent在入侵检测系统中的应用进行了研究,并对移动Agent本身的安全性问题进行了讨论.

基于负相关学习的支持向量机集成算法

提出一种基于负相关学习理论的支持向量机集成方法,该方法能有效解除各支持向量机之间的相关性,使得集成个体有较大的差异。并采用了演化策略对支持向量机的核函数和相关参数自适应地进行选择。仿真实验表明,该方法不仅能有效地解决支持向量机模型选择的难题,而且能以很小的代价显著提高学习系统的泛化能力。