摘要：针对网络入侵检测中的高维数据处理问题，提出基于半监督降维技术和BP神经网络的入侵检测方法，该方法主要有两个优点：实时性更高；训练样本标记工作量更小。对半监督降维技术背后的数学原理进行解释，并论述其在网络入侵检测中应用的适用性。对比实验表明：在少量标记样本和大量未标记样本的支持下，半监督降维技术能够在降低维数的同时保持入侵检测性能，从而大幅降低入侵检测的训练和检测时间。

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