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针对大量的异构入侵检测传感器产生的警报泛滥问题，提出了一种在线警报聚类融合模型．该模型根据自我学习和调节，建立元警报作为警报聚类融合的基础，对新产生的警报进行分类、聚类，最终将警报特征与元警报融合，扩充元警报的特征信息．实验结果表明该方法能够有效地减少警报数量，提供具有指导意义的入侵响应，并且聚类结果可被用来进行进一步的网络态势评估．