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针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生成样本空间,然后发送至云端使用KS-ISVM进行建模分析,利用KKT条件对增量样本进行筛选,选取违反KKT条件的样本作为有用样本,剔除KKT范围内的所有样本;此外,为了保证剔除的样本为冗余样本,进一步采用超球结构的方法对样本进行第二次筛选,将超球范围内的样本作为有