【摘 要】
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应用入侵检测系统是提高网络系统安全性的重要手段之一，通过引入机器学习方法能够有效提高入侵检测算法的检测性能。本文对基于机器学习的入侵检测技术开展研究，针对现有方法存在的检测率低、误报率高问题，提出了基于改进的随机森林的特征选择方法，并设计了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的入侵检测模型，利用KDDCUP99数据集进行实验。实验表明，本文方法的检测率和误报率明显
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应用入侵检测系统是提高网络系统安全性的重要手段之一，通过引入机器学习方法能够有效提高入侵检测算法的检测性能。本文对基于机器学习的入侵检测技术开展研究，针对现有方法存在的检测率低、误报率高问题，提出了基于改进的随机森林的特征选择方法，并设计了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的入侵检测模型，利用KDDCUP99数据集进行实验。实验表明，本文方法的检测率和误报率明显优于现有方法。
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