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提出了基于BP-HMM模型的网络入侵检测方法，给出了该模型的训练和识别方法。由于纯粹的HMM建立的分类器不能兼顾每个模型对其对应目标有很强的识别能力和模型之间差异性的最大化，因此将BP神经网络集成到HMM框架中，用BP网络为HMM提供状态概率输出。通过BP网络的粗分类，克服了HMM的缺陷，提高了系统的分类识别能力。