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文章描述了一个基于相关特征矩阵和神经网络的异常检测方法。该方法首先创建用户轮廓以定义用户正常行为，然后比较当前行为与用户轮廓的相似度，判断输入是正常或入侵。为了避免溢出和减少计算负担．使用主成分分析法提取用户行为的主要特征，而神经网络用于识别合法用户或入侵者。在性能测试实验中，系统的检测率达到74．6％．而误报率为2．9％。在同样的数据集和测试集的情况下，与其它方法相比，此方法的检测性能最优。