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使用异常情况或标识的传统入侵检测模型，检测粒度较大，精度较差，且占用系统资源较多。针对上述问题，提出了分布式异常事件融合入侵检测模型。该模型通过事件跟踪等方法降低检测粒度；采用分布式的多节点灰度关联度算法，进行异常事件的信息融合，进行异常事件分析处理。仿真实验证明，该模型的入侵检测精度较高，而系统资源消耗较少。