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针对蜜罐中数据分析系统的薄弱性，提出了基于PCA和改进的ReliefF方法的告警日志分析系统。通过主成分分析，去除特征之间的冗余性，能够有效降低算法的复杂性，再利用改进的ReliefF算法，选择出最能代表样本的特征，构成有效特征子集，实现特征的降维。该方法能够在保证较高分类精度的同时，显著提高分类速度，并在一定程度上实现了数据分析的智能化和自动化，实验结果表明了其正确性。