【摘 要】
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随着网络的广泛应用，特别是政府信息和军事数据在网络上的传输，给网络安全提出了更高的要求。当前网络攻击方法层出不穷，入侵手段更是不断更新，使得网络安全问题日益突出。如何使
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随着网络的广泛应用，特别是政府信息和军事数据在网络上的传输，给网络安全提出了更高的要求。当前网络攻击方法层出不穷，入侵手段更是不断更新，使得网络安全问题日益突出。如何使得入侵检测系统能够迅速、有效地发现各类入侵行为，保证系统和网络资源安全成为当前研究的热点，网络安全已经成为一个全球性重要的问题。
本论文回顾了入侵检测技术的发展史，对目前的入侵检测技术、聚类算法和支持向量机技术进行了较为深入地研究。在基于上述的研究背景下，开展了基于聚类和支持向量机相结合的入侵检测的研究。本文采用了一种基于聚类和支持向量机相结合的入侵检测算法，有效地减少了训练时间，并在保证分类精度的前提下提高了支持向量机的判别速度。该方法融入到通用入侵检测框架中，得出了基于聚类和支持向量机的入侵检测系统模型。
本文通过对KDD CUP1999数据集内的数据进行规范化和降维等处理，并将经过处理后的数据应用到本文所提出的算法中进行仿真实验。实验结果表明，该算法的执行效率较普通支持向量机算法有了明显提高，检测率和训练时间有一定降低。系统能够及时发现入侵行为，准确记录入侵的详细信息，具有较好的检测性能。因而，本课题对于机器学习以及入侵检测系统等领域的研究具有一定的参考价值。
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