基于时空特征融合的入侵检测系统模型代码

基于时空特征融合的入侵检测系统模型代码比较复杂，需要使用多种技术和算法，包括数据预处理、特征提取、特征融合、机器学习等。下面是简单的代码框架，供你参考：

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 数据清洗、去重、缺失值填充等处理
    
    return processed_data

# 特征提取
def extract_features(data):
    # 提取时空特征，包括源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型、时间戳等
    
    return features

# 特征融合
def fuse_features(features):
    # 将时空特征进行融合，可以使用神经网络、决策树等方法
    
    return fused_features

# 机器学习
def train_model(features, labels):
    # 使用机器学习算法进行模型训练，可以使用支持向量机、随机森林、神经网络等方法
    
    return model

# 模型评估
def evaluate_model(model, features, labels):
    # 对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标
    
    return metrics

# 模型测试
def test_model(model, features):
    # 对模型进行测试，预测入侵情况
    
    return results

以上是一个简单的代码框架，具体实现需要根据具体情况进行调整和优化。同时，在实现过程中，需要注意数据安全和隐私保护等问题。