1999年KDD入侵检测竞赛数据集KDD99Dataset-tarikmoussa
数据来源：互联网公开数据
标签：入侵检测，网络安全，数据集，机器学习，分类，异常检测，网络流量，数据挖掘
数据概述： 该数据集是1999年知识发现与数据挖掘国际会议（KDD）举办的入侵检测竞赛所使用的数据集，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为1998年和1999年。
地理范围：数据模拟了真实的网络环境，涵盖了多种网络协议和攻击类型。
数据维度：数据集包括网络连接的各种特征，如连接持续时间，协议类型，服务类型，登录尝试，网络流量统计等，以及每个连接是否为正常连接或恶意攻击的标签。包含四类攻击类型：DOS（拒绝服务），R2L（远程到本地），U2R（用户到根），Probe（探测）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于1999年KDD入侵检测竞赛，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，入侵检测，机器学习等领域的研究和应用，特别是在异常检测，分类，安全态势感知等方面具有重要价值。
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，网络安全分析等研究，如攻击行为识别，恶意流量分析等。
行业应用：可以为网络安全公司，安全研究机构提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全风险评估，安全事件响应和安全态势感知。
教育和培训：作为网络安全，数据挖掘及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入侵检测算法和安全策略，帮助用户实现恶意行为识别，网络安全态势评估等目标，为网络安全防护提供数据支持。
