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计算智能技术在入侵检测系统中的应用研究的中期报告 当前的计算智能技术包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑、多agent系统等，被广泛应用于各行各业，特别是在入侵检测系统中有了广泛的应用。本文介绍了计算智能技术在入侵检测系统中的应用研究的中期报告。 首先，研究智能算法在混合入侵检测系统中的应用。将多种类型的检测器融合在一起并利用一套决策规则来提高系统的检测性能。现在学者们已经提出了一些基于混合模型的算法来设计入侵检测系统。例如，基于混合模型的数据驱动入侵检测系统利用了一组不同检测方法，如基于异常检测方法的统计方法和基于规则的方法，通过综合不同结果并引入具有鲁棒性的规则来验证检测结果。 其次，研究智能算法在增量式入侵检测系统中的应用。这种系统模块化、可扩展且具有自适应性，可以增量地学习新的入侵检测规则和攻击类型，对未知的攻击类型也能做出及时反应。增量入侵检测系统的设计面临着关键问题，如分类器的训练、属性选择、新检测规则集成、噪声过滤等。目前的研究重点在于改善IDS的稳健性并提高IDS的效率。例如，基于随机投票的算法在增量学习环境下展现了出色的性能。 最后，研究智能算法在云计算环境中的入侵检测。与传统IDS系统不同，云计算环境具有动态性、海量数据和异构性等特点。因此，智能算法特别适用于在云环境中进行入侵检测。该方法主要涉及实现高效的云内检测、云间检测以及可信度校验等关键问题。 综上所述，计算智能技术在入侵检测系统中的应用是更加广泛且深入的研究方向。未来的研究方向将关注于提高系统的可扩展性、提高智能算法的检测性能、实现高效的云内检测、云间检测以及可信度校验等关键问题，以期望实现更加高效的入侵检测系统。