本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与特征加权的方法， 进而得到一个更好的分类超平面，提高了检

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了入侵检测的分类以及应用在入侵检测中的数据挖掘方法，并阐述了构建的基于数据挖掘技术的入侵检测系统的设计与实现。-Intrusion Detection Technology network security has become a hot topic. This paper introduces the intrusion detection and the application of the classification in Intru