【摘 要】
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面对网络环境中的各类攻击,急需研究良好的入侵检测方法,使其对于各种网络攻击行为都有较高的检全率和检准率,并具备自动识别新的异常行为的能力。通过对基于数据挖掘的入侵
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面对网络环境中的各类攻击,急需研究良好的入侵检测方法,使其对于各种网络攻击行为都有较高的检全率和检准率,并具备自动识别新的异常行为的能力。通过对基于数据挖掘的入侵检测技术进行研究,结合网络数据源的特征,提出了一种面向混合类型数据的、基于增量式快速启发聚类算法（增量式FHCAM）的入侵检测方法,可以实现无指导学习,明显提高聚类速度,能快速识别正常行为和异常行为,并具备自动识别新的异常行为的能力。
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