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Agent和神经网络相结合的入侵检测系统研究的中期报告
本研究旨在探索使用Agent和神经网络相结合的入侵检测系统。在前期研究中，我们提出了使用Agent技术实现入侵检测系统的方案，并探究了基于HMM的入侵检测模型。在此基础上，我们进一步引入神经网络技术，以提高入侵检测系统的准确性和可靠性。
具体来说，我们使用多层感知机（MLP）神经网络作为入侵检测系统的分类器。该神经网络通过训练数据集学习正常和异常网络流量的特征，以实现分类。我们将采集的网络数据集预处理后，将其分为训练集和测试集，并进行标准归一化处理。接着，我们使用Keras框架搭建了一个包含3个隐层的MLP模型，并进行了训练和测试。结果表明，该模型能够有效识别异常流量。
此外，在本阶段研究中，我们进一步研究了如何将Agent技术与神经网络相结合以实现入侵检测系统。我们提出使用Agent作为入侵检测系统的决策制定者，负责根据神经网络的分类结果选择合适的防御策略。具体来说，当神经网络判断网络流量为异常时，Agent将会触发一系列的防御策略，如断开网络连接、封锁IP地址等。
总体来说，本研究对使用Agent和神经网络相结合的入侵检测系统的相关研究进行了探索和实现，并取得了初步成果。在未来的研究中，我们将进一步提高该系统的可靠性和实用性，并拓展其适用范围。