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随着互联网科技的进一步革命,在它给我们带来大量便利的同时,其引发的安全问题也一直让众多用户感到头疼。基于此,考虑到隐马模型(Hidden Markov Model,HMM)具有的模型理论透彻、算法成熟、分类器学习性能高等优点,很多学者都曾研究过基于HMM的主机入侵检测。常规的方法是以系统调用作为模型观测值,以程序中出现的系统调用总数作为模型状态数。但由于训练分类器的观测序列过长会导致模型参数不易收敛等问题。文章将提出一种基于数据为特征的网络入侵检测方式。