KDDCup1999欺诈检测数据集-10类数据子集
数据来源：互联网公开数据
标签： KDD Cup 1999, 欺诈检测, 网络安全, 机器学习, 分类, 数据挖掘, 数据集
数据概述：
本数据集是KDD Cup 1999竞赛数据集的一个子集，专注于网络入侵检测。该子集选取了KDD Cup 1999数据集中10个主要的类别，用于机器学习和数据挖掘实验。数据集中的每个实例代表一个网络连接，并被标记为正常连接或某种类型的攻击。数据包含了多种类型的攻击，例如拒绝服务（DoS）、用户到根（U2R）、远程登录（R2L）和探测等。数据集包含多个特征，如连接持续时间、协议类型、服务类型、登录尝试次数等，这些特征用于训练模型以区分正常连接和恶意攻击。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习算法的训练和评估，特别是在入侵检测和网络安全领域。研究人员和学生可以使用该数据集来测试和比较不同的分类算法的性能，例如决策树、支持向量机、神经网络等。此外，该数据集也常用于探索特征选择、异常检测和数据预处理技术。对于网络安全专业人员来说，该数据集可以用于理解和分析不同类型的网络攻击，以及开发和评估入侵检测系统。
