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A Survey on the Use of Data Points in IDS Research

机译：IDS研究中数据点使用的调查

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In today's diverse cyber threat landscape, anomaly-based intrusion detection systems that learn the normal behavior of a system and have the ability to detect previously unknown attacks are needed. However, the data gathered by the intrusion detection system is useless if we do not form reasonable data points for machine learning methods to work, based on the collected data sets. In this paper, we present a survey on data points used in previous research in the context of anomaly-based IDS research. We also introduce a novel categorization of the features used to form these data points.
机译：在当今多元化的网络威胁景观中，基于异常的入侵检测系统，了解系统的正常行为并具有检测以前未知的攻击的能力。但是，如果我们没有形成用于机器学习方法的机器学习方法，基于所收集的数据集，则由入侵检测系统收集的数据是没用的。在本文中，我们对基于异常的IDS研究的背景下使用的研究中使用的数据点调查。我们还介绍了用于形成这些数据点的功能的新分类。

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