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目前的一些入侵检测系统是利用网络层的TCP/IP数据包里的特征进行分析建模,但TCP/IP的特征属性对检测过程的贡献不同,因而如果能够在不影响检测准确性的前提下,适当缩减特征属性的数量,那么对于提高IDS的检测率和实时性势必产生有益的影响,鉴于此该文提出基于决策树的规则统计方法(DTRS)来缩减TCP/IP的特征属性。它的基本思想是通过在n个子数据集上建立n棵决策树,提取其中的规则,根据特征属性使用频度的不同,计算出相对重要的属性,并通过实验验证了其可行性和有效性。