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为防止计算机蠕虫病毒造成的巨大破坏，以计算机性能参数作为原始数据训练集，利用支持向量机分类器进行数据挖掘，建立了网络蠕虫病毒检测模型，在蠕虫大规模侵染网络之前发起网络预警，减小了蠕虫爆发引起的损失。在模拟计算机的常用网络结构下，通过采样主机不同工作状态下的系统特征计数器形成训练数据集，在进行特征提取后，利用支持向量机分类器实现了判决规则的产生和分类决策，并在模拟搭建的局域网络上进行了验证测试。测试结果表明，检测模型对未知网络蠕虫有很高的判决准确率，说明了基于支持向量机（SVM）分类算法的检测方法适合小样本