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为提高检测精度，同时保持算法复杂度在可接受范围内，提出基于特征模式的马尔可夫链异常检测模型。提取所有支持度大于阈值的系统调用短序列为特征模式，在此基础上建立改进的马尔可夫模型CPMC。在检测时，用程序轨迹匹配特征模式，计算其在CPMC模型下的概率，概率小则代表异常。实验表明，该方法的检测精度高于目前常见的几种单一方法，与DBCPIDS方法的精度近似相等，但其计算复杂度更低。