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在开放式网络中，高维混合特征的冗余或不相容属性会降低网络入侵检测的效率。为提高入侵检测系统的响应性能，提出一种混合特征选择方法，利用粗糙集形式化描述入侵检测的特征选择，采用信息熵和平均权重分别定义数值型和字符型特征的重要度。算法产生降序特征序列，采用K-means聚类算法评估出优化特征子集。在KDD CUP99数据集上的仿真实验表明，算法有效选择特征子集并缩短了检测时间。