KDDCup1999网络入侵检测数据集KDDCup1999NetworkIntrusionDetectionDataset-rahaahmadiniya
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 机器学习, 异常检测, 分类, KDD Cup, 数据挖掘, 流量分析
数据概述：
该数据集包含来自1999年KDD Cup竞赛的数据，用于评估网络入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为1998年真实的网络流量数据。
地理范围：数据源自模拟的网络环境，旨在模拟真实的网络入侵行为。
数据维度：数据集包含41个特征，包括网络连接的基本特征、基于内容的特征和基于主机的特征，以及一个用于标识连接状态的类别标签（Class）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件包含多个网络连接的记录，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于KDD Cup 1999竞赛，该竞赛旨在促进入侵检测技术的发展。数据经过预处理，用于训练和测试入侵检测模型。
该数据集适合用于网络安全、数据挖掘和机器学习领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全领域的学术研究，如入侵检测算法的比较、异常检测、恶意行为识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）的模型训练与测试。
决策支持：支持安全策略的制定和网络安全风险评估。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式和攻击行为，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
