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将稀疏编码理论应用于入侵检测，并提出一种将稀疏编码理论和支持向量机结合的入侵检测算法。稀疏性约束同时引入到过完备词典学习和编码过程，学习到的系数作为特征送入到支持向量机进行入侵检测。实验表明，稀疏性具有一定的去噪能力，使得学习的特征更富有判别力。同时实验也验证了所提出的方法能保证较高的检测率和较低的误报率，并且对不平衡数据集有较好的鲁棒性。