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为了防止内容相关型的网络入侵，从网络攻击对象的角度，利用蜜罐技术，提出了信息域自反馈网络入侵防护模型．该模型能够忽略攻击手段和方式而直接判断受到威胁的信息及所属领域，将信息根据其领域、内容等属性划分为信息域，在诱捕环境下将入侵者对信息域攻击的危害程度进行量化，获得域信息敏感度，以此作为评价数据是否需要重点防护的依据．网络场景实验表明，模型实现了对遭受网络攻击或威胁的信息及相关领域的预测，封闭数据集测试模型准确率高达96．56％，开放环境下其平均准确率为84．76％．