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现在入侵检测系统面临着巨大挑战，越来越复杂的计算机网络系统，越来越高明的入侵手段要求入侵检测技术不断快速向前发展。对于入侵检测的实现手段也要多样化。本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的异常检测新方法——隐马尔可夫状态时延序列嵌入法（HMMTide）。这种方法的主要思想是用HMM模型的隐含状态序列的局部模型，即隐马尔可夫状态短序列，实现对正常行为的特征的刻画。通过对被测行为产生的隐马尔科夫状态序列局部模式与已建立的正常模型进行比较实现异常检测。该方法具有从不完整的数据中进行异常分析的能力，减少了对系统资源的需