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入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点，在保障信息安全方面起着重要的作用．笔者对原有的基于RBF神经网络的入侵检测模型进行改进并给出了设计思想．该模型能将入侵检测系统的两种检测技术——误用检测和异常检测有效地结合起来，使用两层RBF神经网络训练模块，三层训练机制，在训练时间方面有较大的优势，并能实时地检测到新型攻击．