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提出了基于粗糙集理论和支持向量机（SVM）的入侵检测方法,利用粗糙集约简算法对样本集进行特征约简,删除对入侵检测结果影响不大的冗余特征,从而有效地降低了样本集的维数,解决了SVM训练时间长,样本集占用的存储空间过大的问题.实验证明,该方法能在不影响SVM检测精度的情况下,缩短SVM的训练和检测时间,有效地提高SVM的检测效率.