《表2 NSL-KDD数据分布》

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《一种数据增强与混合神经网络的异常流量检测》

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本文使用2009年公布的NSL-KDD数据集[19]来进行模型训练与测试．NSL-KDD数据集去除了KDD99数据集中的冗余数据，使得数据分布更加合理．NSL-KDD数据集中包含了KDDTrain+，KDDTrain＿20percent，KDD-Test+，KDDTest-21四个子数据集．数据集中的每一条连接记录有41个特征，第1个到第10个特征包含网络连接的基本信息，第11个到第22个特征包含网络连接的内容信息，第23个到第41个特征包含流量的特征信息．在测试集中包含有训练集中未出现过的17种攻击类型，目的是用来检测模型的泛化能力．攻击类型分为以下四类:拒绝服务攻击（Dos）、探测攻击（Probe）、远程用户攻击（R2L）以及提权攻击（U2R）.NSL-KDD数据集的数据分布与包含的攻击类别如表2、表3所示．