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摘要
针对当前复杂通信网络环境入侵行为检测中存在检测结果精确度低和召回率低的问题，在引入FS算法和极限学习机的基础上，开展对通信网络入侵检测方法的设计研究。通过通信网络入侵行为分类及检测模式匹配、基于FS算法的通信网络入侵行为特征提取、基于极限学习机的入侵行为检测及学习效果优化、基于投票策略明确通信网络入侵行为属性，提出一种全新的检测方法。通过实验进一步证明，新的检测方法与基于GA-SVM算法的入侵检测方法相比，检测结果的精确度和召回率都得到有效提升，保证通信网络环境的安全性。
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单位长春大学
