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支持向量机（Support Vector Machine．简称SVM）具有泛化性高、全局最优、对样本的充分性要求不高等优点，在集中式的入侵检测问题中得到较好应用．文章将SVM算法推广到分布式入侵检测环境中，提出基于SVM的分布式学习算法。并在KDD Cup 99数据集上与集中式方式进行了对比实验．结果表明，该算法不仅能降低网络中的通信负载．而且取得了与集中式方式相当的检测性能．