《表1 正常类型、攻击大类的数据统计》

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《基于支持向量机的机器学习IDS攻击样本的逼近代价分析》

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通常可以利用NSL数据集对IDS系统进行测试，但在实际应用中会出现冗余、有偏的问题经改进后可以得到NSL数据集，在保留重要记录的前提下，使冗余得以去除，可以实现数据量大并保证无偏的优势。记录的特征数为42，最后一个特征属于类标签，通常将其标记成正常类型或特定攻击过程。表1给出了本文使用的数据集内含有的正常类型与攻击大类对应的记录比例。