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为提高入侵检测的精确性和有效性，通过对基本序列模式挖掘算法（Aprior算法）的分析，针对其缺点并结合入侵检测数据的特殊性，设计了改进的Aprior算法用于序列模式挖掘算法，算法将数据属性分成多个等级，侧重于多属性的序列模式挖掘，算法首先寻找高频轴属性值事件，再迭代降低支持度并增加新的低频轴属性值，用于比较长的频繁项集。同时以网络数据和日志文件数据为实验基础，从算法的精确性和适应性方面进行了比较。