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针对网络系统的攻击越来越普遍，攻击手法的日趋复杂，入侵检测技术也随着网络技术和相关学科的发展而日趋成熟，成为网络安全的第二道防线。它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应，不仅检测来自外部的入侵行为，同时也监督内部用户的未授权活动。

粗糙集理论被广泛应用于属性约简，复杂性是制约这些算法应用于数据挖掘任务的主要障碍，尤其是邻域模型下的约简问题.本文分析了邻域粗糙集模型的数学性质，利用正域与属性集的单调关系，构造基于属性依赖度和前向搜索策略的快速算法，以降低样本比较次数，提高计算效率.实验分析表明了算法的有效性.