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分析了网络数据维数和检测准确度之间的关系，介绍了常用于入侵检测的聚类分析方法及其优缺点。在此基础上，提出一种以戴维森堡丁指数（DBI）为聚类准则、基于划分和密度方法的聚类算法（DBI-PD）。该方法通过信息增益率（IGR）提取网络数据中对检测攻击最有用的“特征”，并以DBI准则确定最优聚类个数、划分和密度两种聚类分析方法结合使用用于异常检测。提出的基于DBI-PD的异常检测机制能有效避免聚类分析在入侵检测中的“维数灾难”问题、避免无用数据特征干扰，还能改善聚类质量，从而提高检测准确度。