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现代网络中用户的行为以及网络结构不断发生变化,因而需要大量已标记的样本数据,用以动态更新入侵检测模式.但是通过手工方式标记学习数据集非常耗时,因此基于标记数据集的检测模型就越来越难以满足实际应用的需要.本文提出了一种使用无标记数据集的基于免疫聚类的异常检测算法,该方法可直接用于检测入侵行为,也可作为建立入侵检测模型的中间步骤,用来提高入侵检测系统的适应性和部署效率.