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为了提高入侵检测系统的性能，研究了在入侵检测中如何采用数据挖掘中的关联和聚类算法。对于K-Means聚类算法具有的K值确定困难、易受初始值影响等问题，提出了一种预定距离的聚类方法。针对Apriofi关联算法扫描事务数据库次数过多，耗费大量的时间处理候选项集的缺陷，提出了改进的2项、3项频繁项集的矩阵挖掘算法。设计了改进的聚类、关联算法的入侵检测系统，并进行了实验。结果表明，该系统能降低误检率，提高检测效率，能够检测未知入侵类型。