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基于数据挖掘的入侵检测挺适合做安全相关项目的朋友用。自适应机制加上人工智能那一套，能根据流量变化调整策略，检测效果还不错。你不用手动设一堆规则，模型训练完了自己就能跑。而且逻辑也清晰，像用 KDD 的数据集做训练，跑出来结果也蛮稳定的，误报率低了不少。 数据挖掘的自适应特性在入侵检测里真挺实用。举个例子，有时候黑客攻击手法一变，你预设的那套规则就失效了，但这个方法能实时新数据，自动调整检测策略，挺智能的。你可以配合一些 AI 工具或者用MATLAB跑实验，效果还不错。 像那篇《入侵检测中的数据挖掘流程》就讲得挺细的，流程图都有，直接拿去当基础架构也可以。而且你要是对 AI 落地感兴趣，也可以看

城市大数据平台的通用技术架构、运营模式、政策建议全都打包在一个白皮书里，资料还挺全的，思路也清晰。对于做智慧城市平台、政务大数据的开发者来说，算是个不错的参考资料，是你在梳理平台组件或搭底层框架时，看看它的技术架构图，会有点启发。嗯，文档虽然不算技术细，但也不是纯讲概念的，夹着不少实际案例和流程，拿来快速过一遍整个城市数据平台的脉络，蛮合适的。如果你最近在啃政务项目或者对智慧城市那块感兴趣，这份资料建议先下下来慢慢看。