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随着入侵检测技术(IDS)在网络安全领域的作用越来越重要,将多种软计算方法应用到入侵检测技术中是构建智能入侵检测系统的新途径和尝试.本文将模糊数据挖掘技术和遗传算法相结合,提出一种基于遗传算法的模糊规则反复学习的方法,构造具有自适应能力的分类器,并进一步应用到计算机网络的入侵检测中.仿真测试证明了该方法的有效性.