摘要：随着网络技术的快速发展，网络恶意攻击方式也逐渐增多，入侵检测系统被开发用于监控和预警企业网络运行状态，保证企业计算机系统的安全。由于现有自适应动态捕获恶意网络数据流的入侵检测系统通常会占用较大的计算机系统资源，为此，文章基于机器学习方法预测网络用户行为和网络数据流分类，针对采用的代表性方法进行对比研究和性能评估，提出能动态适应网络运行状况的轻量级入侵检测系统规则提取技术。

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