该论文提出一种主动学习半监督聚类入侵检测算法，旨在提高入侵检测的准确性和效率。通过结合主动学习与半监督聚类方法，算法能够在有限的标记数据下优化聚类过程，提升检测性能。研究在实际网络数据集上进行了实验验证，结果表明该方法在检测率和误报率方面均优于传统方法，为入侵检测领域提供了新的思路。
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