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中文摘要：
随着Internet的普及和发展，计算机网络已经成为国家的基础性设施。网络安全技术和产品是一个国家的战略性研究课题。本课题以人工智能、机器学习、演化计算等理论为基础，以对不同类型的多入侵检测系统的报警信息融合为主线，对报警信息进行聚集、融合、关联，提高报警信息的质量；研究基于模糊认知图的自动入侵响应决策推理机制，以建立具有自适应特性的入侵响应系统。本课题还针对入侵检测系统高误报率和漏报率的问题提出一个新的网络入侵检测模型，该模型采用字符串核函数的支持向量机用于入侵检测，以提高检测性能；研究了基于遗传规划的网络异常检测规则的演化，加入自我模式库和入侵模式库的维护与演化机制；同时用完善的响应支持模块与检测模块紧密结合，以得到具有较高的检测率和自适应性的系统。
结论摘要：
英文主题词Network security;Intrusion prevention;Intrusion response;Evolutionary computation;Support vector machine
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