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《面向工业入侵检测的数据不平衡处理和特征选择研究》

一、引言

在工业安全领域，入侵检测系统（IDS）是保障网络安全和工业控制系统稳定运行的关键技术之一。然而，在工业环境中，由于各种因素的影响，如攻击手段的多样性和复杂性、数据采集的局限性等，导致入侵检测系统中常出现数据不平衡问题和特征冗余问题。这些问题不仅影响了入侵检测的准确性和实时性，也增加了误报和漏报的风险。因此，面向工业入侵检测的数据不平衡处理和特征选择研究具有重要的理论和实践意义。

二、数据不平衡处理研究

2.1数据不平衡问题概述

数据不平衡是指不同类别的样本数量存在显著差异，通常表现为正常数据远多于异常或攻击数据。这种不平衡性会降低