【摘 要】
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针对目前常见的入侵检测的模型的一些结构性的缺点，提出了基本数据挖掘的动态自学习入侵检测模型DMIDS，给出了动态自学习的正常行为库的更新机制，克服了传统静态检测模型必须完
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,淮安信息职业技术学院
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针对目前常见的入侵检测的模型的一些结构性的缺点，提出了基本数据挖掘的动态自学习入侵检测模型DMIDS，给出了动态自学习的正常行为库的更新机制，克服了传统静态检测模型必须完全重新学习才能更新模型甚至无法重新学习的缺陷。通过基于KDD’99数据集的实验，表明其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下，有效地降低了误报率。
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