多分类WiFi流量异常检测的轻量级特征选择方法及系统

本发明公开了一种多分类WiFi流量异常检测的轻量级特征选择方法及系统，涉及入侵检测技术领域，包括：获取多类型的WiFi入侵检测数据集，提取多类型数据集的共同特征；该数据集包括AWID3数据集和WPA3数据集，数据集包括若干WiFi流量数据样本；根据特征预降维原则，对多类型数据集的共同特征进行降维，得到初始特征集；对初始特征集对应的数据集进行数据预处理；提取预处理后数据集的特征矩阵与标签向量，分别采用交叉验证的递归特征消除法和改进的最大相关最小冗余算法进行特征筛选，得到两重要性特征集合，取两者交集得到最终的特征选择结果。基于本发明筛选出的特征，可保证IDS检测精度并有效缩短模型训练与测试时间。