1、計算機網(wǎng)絡和信息技術的快速發(fā)展，使人們日常生活及工作環(huán)境對計算機網(wǎng)絡和信息技術的依賴越來越密切，對網(wǎng)絡安全的要求也越來越高。當前網(wǎng)絡安全防護技術有很多，如防火墻，訪問控制和數(shù)據(jù)加密等。但是這些技術都是靜態(tài)防御技術，不能完全確保網(wǎng)絡的安全和抵御黑客的攻擊。在此背景下，主動且動態(tài)地對網(wǎng)絡進行安全防護的入侵檢測系統(tǒng)不可避免地成為網(wǎng)絡安全發(fā)展的一個新方向，是傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全技術的必要補充。神經(jīng)網(wǎng)絡具有并行計算，非線性，自適應學習和調整，可以分析處理

2、不完整有失真的數(shù)據(jù)，抗干擾能力強等特性，使其在入侵檢測領域中得以應用。BP網(wǎng)絡是應用最廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡，在入侵檢測領域已經(jīng)得到應用。與BP網(wǎng)絡相比，徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡不需要進行反向誤差傳播的計算，而是完全前向的計算過程，具有訓練時間短且不易收斂到局部最小的優(yōu)點，并且其函數(shù)逼近能力、模式識別與分類能力都優(yōu)于BP網(wǎng)絡，因此將徑向基函數(shù)應用于入侵檢測能夠克服傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)的一些不足。理(Agent)是一個功能實體，能夠感知環(huán)境變

3、化，對變化做出判斷和推理，并形成決策控制相應的行為，從而完成一項任務。代理的上述優(yōu)點使其應用于入侵檢測系統(tǒng)中，成為入侵檢測技術的一個新的研究熱點。 本文基于徑向基函數(shù)和代理技術具有的這些優(yōu)點，將兩者結合起來同時應用于入侵檢測，提出了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的多Agent入侵檢測系統(tǒng)模型。該模型中的模塊都應用了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的Agent，每個Agent都能互助與協(xié)作，使系統(tǒng)具有智能性、分布性、實時性和聯(lián)動性的特點，能夠提供全方位