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入侵检测实质上是一个分类的问题,对于提高分类精度是十分重要的。支持向量机（SVM）是一个功能强大的用于解决分类问题的工具。基于支持向量机的入侵检测精度较高,但如何获得更高的精度是一个新的问题。本文利用基于支持向量机和遗传算法（GA）的入侵检测来解决这些问题。我们首先利用遗传算法进行特征选择及优化,然后使用支持向量机模型来检测入侵行为。为了验证我们的方法,我们利用（KDD）Cup99数据集测试并分析它的性能。实验结果表明,本文提出的方法是一种有效的网络入侵检测方法。