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Agent与基于优化RBF神经网络相结合的入侵检测系统研究的中期报告
本研究旨在将Agent智能系统与基于优化RBF神经网络相结合，实现入侵检测系统的自适应与动态化。本报告为中期报告，主要阐述了研究背景、研究目的、研究内容、研究进展、预期成果等方面的内容。
研究背景：
网络攻击日益猖獗，不断地给网络安全带来威胁。为了弥补传统入侵检测系统的不足，现在越来越多的学者开始将智能算法引入入侵检测系统中，从而实现动态完全，提高系统的自适应能力。其中Agent智能系统在入侵检测领域中应用较为广泛，但仍存在着一些缺陷，例如难以实现动态性、缺乏适应性等问题。RBF神经网络是一种优秀的神经网络，可以有效解决模式分类和非线性拟合问题，在入侵检测预测方面有着广泛应用。
研究目的：
基于以上背景，本研究旨在将Agent智能系统与基于优化RBF神经网络相结合，实现入侵检测系统的自适应与动态化。通过防止安全漏洞、及时发现异常和入侵事件，并对其进行及时响应，减少入侵造成的损失，保障网络信息安全。
研究内容：
本研究的关键内容包括以下方面：
1.建立基于Agent智能系统的入侵检测模型。
2.优化RBF神经网络算法，并将其与Agent智能系统相结合。
3.构建入侵检测系统，实现动态自适应的网络安全防护。
4.性能评估及实验分析。
研究进展：
目前，本研究已完成以下工作：
1.对Agent智能系统及RBF神经网络算法进行深入研究，并对其进行改进和优化。
2.建立基于Agent智能系统的入侵检测模型，并进行了初步实验。
3.通过数据采集与处理，构建入侵检测数据集，并对RBF神经网络算法进行初始训练。
4.将RBF神经网络算法与Agent智能系统相结合，实现网络防护自适应动态化。
预期成果：
本研究预期将Agent智能系统与RBF神经网络结合，建立一套可自适应动态化的入侵检测系统模型，能够精准识别网络安全威胁，并采取有效措施防御入侵，最终达到保障网络信息安全的目的。