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基于小样本学习的分布式入侵检测系统的研究与实现

一、引言

随着信息技术的迅猛发展，网络安全问题愈发严峻。在各种网络安全挑战中，入侵检测系统（IDS）的部署与应用对于网络防护起着至关重要的作用。传统的入侵检测系统依赖于大规模样本数据进行学习和识别，但在实际应用中，往往存在数据采集不完整、标注困难等问题。而基于小样本学习的分布式入侵检测系统，可以在有限的样本下进行有效的学习与识别，对提高系统的实时性和准确性具有重要意义。本文旨在研究并实现基于小样本学习的分布式入侵检测系统，以提高网络安全防护的效率和效果。

二、相关技术概述

2.1小样本学习

小样本学习是一种机器学习方法，旨在利用有限的数据样本进