针对网络平台恶意入侵检测时存在检测率低的问题，研究基于数据挖掘的网络平台恶意入侵检测方法。首先，提取网络平台数据并进行数据预处理，利用数据挖掘对特征数据进行聚类；其次，根据聚类结果构建网络平台恶意入侵行为轮廓，通过检测算法实现对网络平台恶意入侵的检测；最后，进行实验对比分析。实验结果表明，该方法的检测率均保持在97%以上，误报率在0.5%以内，具有实用性。
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