【摘 要】
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随着计算机网络互联技术的迅猛发展，网络黑客的攻击技术也日新月异，新的攻击层出不穷。网络入侵检测系统是一种新型的网络安全系统，它作为防火墙的补充对网络安全防护有很好的效
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随着计算机网络互联技术的迅猛发展，网络黑客的攻击技术也日新月异，新的攻击层出不穷。网络入侵检测系统是一种新型的网络安全系统，它作为防火墙的补充对网络安全防护有很好的效果。目前大多数的入侵检测系统是基于滥用检测，而作为对未知类型攻击具有很好检测性能的异常检测却因为算法实时性达不到要求而得不到实际应用。本文在基于模糊综合评判的入侵检测方法的基础上改进了隶属度及权重确定方法：采用粒子群(PSO)算法优化的K-Means聚类的方法建立自适应隶属度函数,保证了隶属度函数的合理性；采用最大特征根法确定主观权重与熵值法确定客观权重，减小了单一权重对入侵识别性能的影响。将Snort系统的滥用检测引擎引入本系统。实验表明该方案可以很好的改善检测性能和实时性。
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