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针对目前入侵检测技术训练时处理类别型数据能力欠缺、误报率高的问题，提出一种处理混合型属性的无监督异常入侵检测方法，定义了类别型属性各取值之间的差异度，使得在对训练集进行无监督学习、生成检测模型过程中，能够同时有效地处理数值型属性和类别型属性．理论分析表明所定义的类别型属性值差异度既保留了类别型属性各取值之间的本质特征．同时也没有改变数据集的原始维数．实验中采用了网络入侵检测数据集KDD-CUP-99来训练模型．实验结果表明，采用的混合型属性处理方法进行聚类所建立的入侵检测模型，与现有方法相比，检测率高．