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提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法，该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型，并根据该模型检测入侵行为，从而提高入侵检测系统得自适应性和可移植性，降低系统的误报率和误检率．并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能，实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据．实验结果表明：该方法在只使用10％训练数据和部分记录属性来学习的情况下，检测效果仍比较好．