基于证据推理的多agent分布式入侵检测系统模型：设计与性能优化

本文主要探讨了"基于证据推理的多agent分布式入侵检测系统模型"。在当前基于agent的入侵检测系统（IDS）研究的基础上，研究者提出了一个新颖的架构，它采用了分布检测和分布响应的策略，利用多agent技术构建了一个高效的系统结构。该模型由多个分布在不同节点的代理（agent）组成，每个代理负责局部区域的监控，同时与中心控制台进行通信，协作进行入侵检测。 模型的关键特点在于中心控制台的设计。为了增强其融合性能，文中提出了一种创新的证据推理算法。这种算法旨在降低证据合成的计算负担，同时保持合成结果的准确性，这在处理大量数据和复杂威胁时显得尤为重要。此外，文章还对动态选举算法和协同算法进行了初步分析，以优化系统中各代理之间的协作和决策过程。 作者团队由叶清、吴晓平、翟定军和付钰组成，他们分别在入侵检测与入侵容忍、密码学与信息安全、密码学以及信息系统安全性评估等领域有着深入的研究。他们的研究工作旨在解决传统IDS的局限性，通过多agent的分布式方式，能够更实时、有效地应对网络入侵，从而提升整体的网络安全防护能力。 这篇论文的关键词包括“证据推理”，“分布式入侵检测系统”，“多代理”以及“协同”，反映了研究的核心技术和方法。论文被归类在计算机科学和技术领域，具有较高的学术价值。通过阅读这篇文章，读者可以深入了解如何结合证据推理和多agent技术来构建一个高效、实时且准确的分布式入侵检测系统。