针对入侵检测数据集维数高，导致检测算法处理速度慢，而其中包含许多对检测效果影响不大的特征的问题，提出了一种分步特征选择算法。它通过对相关特征和冗余特征的定义，以互信息为准则，首先删除不相关特征，然后删除冗余特征。该算法的时间复杂性低，且独立于检测算法，可以通过调整阈值平衡检测精度和特征的数量。以权威数据集KDD-99为实验数据集，对多种检测算法进行了实验。结果表明，该算法能有效地选择特征向量，保证检测精度，提高检测速度。