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入侵检测技术作为网络安全领域的焦点,在不同的环境中发挥着极其重要的作用。入侵检测数据的特征选择方法,直接影响着入侵检测的效率。在综合统计相关性的特征选择算法(Relief)和顺序后向搜索算法(SBS)的基础上提出基于Relief与顺序后向搜索的特征选择算法(Relief—SBS),该算法在每一轮迭代后去除一个特征,并在每一轮迭代中,采用Relief算法的结果作为特征的评估标准,仿真实验表明,该特征选择算法提高了入侵检测效率,它为入侵检测技术这一长期目标提供相关技术支持。