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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

随着工业自动化和数字化程度的不断提高，工业入侵检测系统（IDS）在保障工业信息安全和网络安全方面的重要性日益凸显。然而，工业数据集通常面临着数据不平衡和特征繁杂的挑战，这对工业入侵检测系统的准确性和可靠性提出了严峻的考验。因此，针对工业入侵检测中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、工业入侵检测中的数据不平衡问题

在工业环境中，正常操作的数据量往往远大于异常操作的数据量，这导致工业入侵检测系统中正常数据与异常数据的比例严重失衡。数据不平衡问题会导致分类器对少数类别的识别能力下降，进而影响整个系统的检测性能。为