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入侵检测是网络安全领域的研究热点，协议异常检测更是入侵检测领域的研究难点．提出一种新的基于隐Markov模型（HMM）的协议异常检测模型．这种方法对数据包的标志位进行量化，得到的数字序列作为HMM的gray，从而对网络的正常行为建模．该模型能够区分攻击和正常网络数据．模型的训练和检测使用DARPA1999年的数据集，实验结果验证了所建立模型的准确性，同现有的基于Markov链（Markov chain）的检测方法相比，提出的方法具有较高的检测率．