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提出了一种基于球形检测器的改进型入侵检测算法，并对其有效性进行了实验验证．为提高self和non-self之间界线划分的精确度，提出了可变半径self球体模型，在训练检测器过程中，加入对self集合数据点分布特性的考虑．模型在高斯分布的基础上估计数据点的分布密度，并据此计算各训练点相应的球体半径．实验显示：在Wine数据集和DARPA99网络数据集上，改进算法的检测能力都获得了提高；在提高DARPA99网络数据集检测率的同时，降低了误报率．结果表明：DARPA99网络数据集的分布特性符合模型的假设，而Wi