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当网络流量超出网络入侵检测系统（NIDS）负载能力时，漏检将不可避免，此时应选择较危险的数据包优先处理。因多媒体数据包在流量中所占比例较大，故曾提出对其识别和特殊处理的方法，收效良好。在此基础上，提出结合遗传算法的NIDS多媒体包多线程择危模型，该模型能在漏检发生时，根据不同线程的最大处理能力，按照多媒体数据包的危险程度择危优先处理。实验结果表明，使用该模型能够有效提高NIDS在每个线程内所选择的多媒体数据包序列的危险系数。