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針對計算機網絡訪問請求具有實時到達以及動態變化的特點，為了實時檢測網絡入侵，并且適應網絡訪問數據的動態變化，提出一個基于數據流的網絡入侵實時檢測框架。首先，將誤用檢測模式與異常檢測模式相結合，通過初始聚類建立由正常模式和異常模式構成的知識庫；其次，采用數據點與數據簇之間的不相似性來度量網絡訪問數據與正常模式和異常模式的相似性，從而判定網絡訪問數據的合法性；最后，當網絡訪問數據流發生演化時，通過重新聚類來更新知識庫以反映網絡訪問的最近狀態。在入侵檢測數據集KDDCup99上進行實驗，當初始聚類的樣本數為10000，緩沖區聚類的樣本數為10000，調節系數為0.9時，召回率達到91. 92%，誤報率達到0.58%，接近傳統非實時檢測模式的結果，但整個學習和檢測過程只需掃描網絡訪問數據一次，并引入了知識庫的更新機制，在入侵檢測的實時性和適應性方面更具有優勢。
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