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审计是入侵检测的基础，为入侵检测提供必要的分析数据．在传统的网络安全审计与入侵检测系统中，需要由人工来定义攻击特征以发现异常活动．但攻击特征数据难以获取，能够预知的往往只是正常用户正常使用的审计信息．提出并进一步分析了一种基于支持向量描述（SVDD）的安全审计模型，使用正常数据训练分类器，使偏离正常模式的活动都被认为是潜在的入侵．通过国际标准数据集MITLPR的优化处理，只利用少量的训练样本，试验获得了对异常样本100％的检测率，而平均虚警率接近为0．