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近年来支持向量机在入侵检测领域得到了广泛应用，由于支持向量机理论在发展过程中不断涌现出新的算法，为了找到一种较适合入侵检测的算法，选择了具有代表性的基于C—SVM的SMO算法和一种新的支持向量机LS—SVM，分别应用于入侵检测。使用不同规模训练集和测试集进行多组实验，从不同角度研究了它们在入侵检测中的特性，并进行综合比较研究，从实时性、检测精度、误报率和漏报率方面研究它们在入侵检测中的优劣，找出较优的算法为SMO算法。