入侵检测系统KDD数据集-naveenkumars20isr031
数据来源：互联网公开数据
标签：入侵检测，网络安全，机器学习，数据集，分类，异常检测，计算机网络，安全分析
数据概述：
该数据集包含来自 KDD Cup 1999 竞赛的数据，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为 1998 年。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境。
数据维度：数据集包括了大量的网络连接记录，每条记录包含多个特征，如连接协议，服务类型，标志，源主机和目标主机的连接次数，错误标志数量，登录尝试失败次数等，并被标记为正常连接或不同类型的攻击，如 DoS 攻击，R2L 攻击，U2R 攻击和 Probe 攻击等。
数据格式：数据提供为 CSV 格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于 KDD Cup 1999 竞赛，数据集已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于入侵检测，异常检测，机器学习算法的评估和网络安全研究。
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：适用于入侵检测，异常检测，恶意行为识别等网络安全研究，如开发新的检测算法，评估现有算法的性能等。
行业应用：可以为网络安全公司，安全部门提供数据支持，特别是在构建入侵检测系统，安全事件分析等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索各种入侵检测算法的性能，帮助用户实现对网络攻击的有效检测和防御，提高网络安全防护水平。
