实时阻断，漏报极低
该方案能在物联网数据流进行中即时决策并阻断攻击，同时保留足够的流量信息，解决了现有系统因检测时间过早而漏报率高的难题。
Shuaishuai, Tan · 刘文印 · Dong, Qingkuan · Chan, Sammy Chi Hung · Yu, Shui · Zhong, Xiaoxiong · 何道敬
IEEE Internet of Things Journal 2023
增强集成学习算法将假阳性率控制在0.03%，这在入侵防御系统中至关重要，可确保几乎不放过攻击流量。
基于马尔可夫矩阵的特征编码方法在最佳预防时间点之前编码更多流量特征，避免信息丢失，从而提高检测准确性。
流长度预测器能指导系统选择最佳预防时间点，在尽可能保留信息的同时及时阻断攻击，无需人工设定固定包数。