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在日益復雜的網絡環境中，網絡攻擊越來越多樣化和復雜化，新的攻擊手段層出不窮。異常檢測通過訓練集為網絡行為建立特征輪廓模型，通過計算新數據與正常行為模型的偏離程度來判斷是否存在異常行為，與基于特征規則庫的誤用檢測方式相比，異常檢測能夠檢測出未知類型的攻擊，是保障網絡安全的重要環節，近年來受到越來越多關注，成為網絡安全領域的研究熱點。
對基于支持向量機和主動學習的異常檢測方法進行了研究，首先利用原始數據采用無監督方式建立單分類支持向量機模型，然后結合主動學習找出對提高異常檢測性能最有價值的樣本進行人工標記，利用標記數據和無標記數據以半監督方式對基于單分類支持向量機的異常檢測模型進行擴展。實驗結果表明，所提方法能夠利用少量標記數據獲取性能提升，并能夠通過主動學習減小人工標記代價，更適用于實際網絡環境。
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