#;feature_template={feature_template,$ #; os:'uk',topos:'uk',ipnum:0L,npackets:0.,$ #; meanttl:0.,meantos:0.,ntos:0.,$ #; meanlog2win:0.,selog2win:0.,nnwin:0.,$ #; meandf:0.,$ #; meanincripid:0.,stdincripid:0.,$ #; meanlog2seq:0.,rangelog2seq:0.,$ #; meanlog2incrseq:0.,stdlog2incrseq:0.,$ #; meanlog2sport:0.,maxlog2sport:0.,$ #; minlog2sport:0.,$ #; meanincrsport:0.,stdincrsport:0.,$ #; meannops:0, modeMSS:0,ndiff_MSS:0.,$ #; ntimepstamps:0.,$ #; nwscale:0.,nsackok:0.,nendtcp:0.,$ #; meaniptotlen:0.,stdiptotlen:0.} # #For each record (corresponding with a single machine) the first field is the fine OS (eg, Windows 98) then the coarse OS (eg Windows) #then follows the "features". #The coding on the coarse OS is [0,1,2,3,4,5,6] -> ['dos','iri','lin','app','mac','sol','win'] #The features I used (from 0th element of feature_template above): #choose_features=[4,7,10,12,13,14,15,16,17,21,22,25,26,27,29] #I used all the data from the train file, but only a subset of the test file - the # of windows #machines was much higher than any of the other operating systems. # # 0.000000 0.000000 8385.00 100.000 124.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 -2.50505 16015.5 19.6139 1.91661 9.60162 4.56057 10.1438 10.2180 10.0293 670.224 6619.67 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 7785.00 100.000 122.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 165.556 15876.2 19.6152 4.76498 10.4667 6.16668 10.1208 10.2597 10.0140 1366.71 9393.81 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 3935.00 100.000 122.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 21.1313 19199.2 22.0366 4.13848 14.2827 5.92956 10.2031 10.3696 10.0224 2009.08 11346.4 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 24638.0 100.000 124.000 45.3333 22.0000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 294.667 15370.2 19.4657 1.89371 8.37549 4.85872 10.0710 10.1357 10.0168 1324.86 9264.00 3.00000 1460.00 1.00000 1.00000 1.00000 0.000000 1.00000 64.0000 0.000000 0.000000 0.000000 38428.0 100.000 251.000 0.000000 0.000000 15.0000 0.000000 1.00000 1.00000 -41.1010 13968.4 31.3547 0.0152836 17.3197 3.48296 15.5864 15.5878 15.5852 2115.03 11637.9 1.00000 1460.00 1.00000 0.000000 1.00000 0.000000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 22037.0 18.0000 124.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 751.529 31048.6 20.2023 7.00900 25.1258 5.51781 10.0239 10.0580 10.0028 21845.6 31964.0 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 38434.0 100.000 28.0000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 80.8788 18380.5 23.2864 8.20186 12.3691 7.70992 10.1274 10.2432 10.0028 5406.06 18112.9 0.000000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 44.0000 0.000000 0.000000 0.000000 3767.00 100.000 122.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 -61.9394 17882.0 20.6398 6.65473 9.94417 5.54060 10.1127 10.2276 10.0182 670.031 6613.57 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 49872.0 100.000 123.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 -155.182 14216.4 19.9291 5.30116 10.9170 6.09020 10.0781 10.1370 10.0126 2674.60 13026.4 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 63017.0 100.000 124.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 253.242 12192.6 20.4949 6.17175 8.58055 4.16548 10.1079 10.1737 10.0028 676.773 6648.72 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 38427.0 100.000 60.0000 0.000000 0.000000 16.0000 0.000000 1.00000 1.00000 -23.1313 11878.2 19.5985 0.965359 6.84287 5.92032 10.1721 10.2491 10.0728 1987.35 11290.4 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 7711.00 14.0000 122.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 887.077 22316.6 18.2617 0.880898 14.6635 5.46911 10.0188 10.0265 10.0098 5042.08 18172.6 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 23923.0 100.000 28.0000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 31.1515 12843.6 22.5704 0.562128 8.59359 4.87438 10.2587 10.3376 10.0512 1322.88 9250.38 0.000000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 44.0000 0.000000 0.000000 0.000000 8290.00 100.000 124.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 507.030 13997.0 22.3742 2.68816 8.02041 4.78387 10.1323 10.2264 10.0028 670.490 6619.45 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 23926.0 98.0000 124.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 113.485 11416.2 18.3738 7.56085 9.88987 5.30198 10.1391 10.2216 10.0182 1351.39 9349.38 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 12054.0 100.000 124.000 0.000000 0.000000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 36.3131 14063.5 23.0152 3.18337 9.93877 4.63745 10.1372 10.2155 10.0028 721.967 6869.53 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 62995.0 100.000 124.000 12.6744 8.00000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 129.606 12771.1 24.2144 4.01859 8.02372 4.02160 10.1236 10.1960 10.0307 1.28283 1.04041 3.00000 1460.00 1.00000 1.00000 1.00000 0.000000 1.00000 64.0000 0.000000 0.000000 0.000000 23059.0 100.000 124.000 15.9200 2.00000 13.0000 0.000000 1.00000 1.00000 217.253 12973.6 15.7473 0.106268 4.29958 6.14693 10.2356 10.3912 10.0634 3448.38 14698.6 0.000000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 44.0000 0.000000 0.000000 0.000000 38432.0 100.000 124.000 0.000000 0.000000 14.0000 0.000000 1.00000 1.00000 132.465 777.477 30.2964 1.82162 18.0250 3.29603 11.5150 11.5479 11.4747 1.51020 2.66031 2.00000 1460.00 1.00000 0.000000 0.000000 1.00000 0.000000 48.0000 0.000000 0.000000 0.000000 63023.0 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