《表5 抽样前后样本数量：基于多种特征选择策略的入侵检测模型研究》

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《基于多种特征选择策略的入侵检测模型研究》

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为了进一步验证我们提出的方法不仅在二分类中取得较好的结果，在多类分类中也获得良好的效果，因此我们将本文提出的方法进行多类分类研究．由于在网络流量中入侵行为比正常行为要少得多，所以将正常流量进行抽样，降低正常流量样本的数量，对数据进行平衡．抽样方法主要分为随机抽样和不平衡数据抽样2种．我们选择随机抽样中的分层抽样方法对正常流量数据样本抽样，分层抽样能明显地降低抽样误差，我们将正常流量总样本数量的50%进行抽取，异常流量样本数量保持不变．抽样后的样本数量如表5所示: