入侵检测旨在监测计算机系统、网络或应用程序中的未经授权、恶意或异常活动，以及识别可能的安全威胁和入侵行为。本文基于Elman神经网络构建入侵检测的模型，以提高模型入侵检测的性能。通过实证检验，与常用的XGBoost模型相比，在准确率上提高6.67%，误报率上降低3.93%，在漏报率上降低1.39%，在AUC上提高0.137。
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