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根据目前应用于入侵监测的算法中普遍存在的对输入顺序敏感，无法自适应地确定参数以及需要大量的训练数据等问题，且k-means算法存在初值选取的问题，因而提出一种新的聚类算法进行入侵行为的监测。该方法的优点是对输入数据顺序不敏感以及能够比较准确地选择聚类的初值。实验中采用了KDD99的测试数据，结果表明该方法可以比较有效地检测真实网络数据中的已知和未知的入侵行为。