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通过分析正常的网络数据流负载的字节统计分布，提出了一个基于网络数据包负载的异常检测模型，模型的产生完全是自动的、无监督的和高效的．模型训练阶段，针对特定主机的每一个端口，计算经过该端口的数据包负载的字节出现频率的平均值和标准差，根据计算结果产生统计分布检测模型．检测阶段，利用马氏距离计算新的数据和训练阶段产生的统计模型的相似性，根据计算结果和距离临界值的比较检测入侵．使用1999DARPA IDS数据集对所建模型进行测试，结果显示该模型对于检测某些针对特定的端口的攻击有效，特别是在检测80端口的数据包时，