Remote to Local atau serangan R2L biasanya dianggap tipe serangan yang sangat penting yang bisa dideteksi menggunakan Sistem deteksi Intrusi berbasis jaringan. Serangan Remote ke Lokal atau mendapatkan hak, yang memberikan pengguna yang jauh untuk mendapatkan hak yang mana secara normal mereka ditolak. Serangan Remote to Local yang paling serius adalah bisa memberikan penyerang dengan hak level root pada korban UNIX dan hak Admin pada korban Microsoft Windows. Penelitian sebelumnya penerapan SVM untuk klassifikasi pada Sistem Deteksi Intrusi menunjukkan performa yang bagus. Masalahnya adalah sulitnya memilih feature yang sesuai pada SVM untuk mengklasifikasi sebuah paket terkategori paket normal atau paket serangan. Mendeteksi serangan R2L sangat penting karena Serangan R2L sangat berbahaya. Serangan yang terkategori R2L seperti Warezclient, warezmaster, guest-password, snmp-get-attacks, snmp-guest, dan yang paling berbahaya adalah backdoor dan XSS. Kita mengajukan metode baru untuk mendeteksi serangan R2L, kita menggunakan 28 fitur data yang mana merupakan gabungan dari 8 fitur yang digunakan di penelitian mukkamala, dengan 24 fitur dari pnelitian natesan dan penelitian ini menggunakan gurekddcup dan ditambah dengan fitur payload. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan payload dan menggunakan 28 fitur bisa meningkatkan tingkat deteksi untuk mendeteksi serangan R2L sampau 98.2%.