网络攻击检测KDD99数据集NetworkAttackDetectionKDD99Dataset-kiranmahesh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，KDD99，机器学习，攻击检测，数据挖掘，分类，异常检测
数据概述：
该数据集包含来自KDD99竞赛的入侵检测数据集，记录了网络连接的详细信息，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通常被视为1998年真实网络流量的模拟。
地理范围：数据模拟了美国国防部网络环境的流量，涵盖多种网络攻击类型。
数据维度：数据集包含多个特征，例如连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、源字节数、目标字节数等，以及用于标记攻击类型的“labels”字段。
数据格式：CSV格式，包含train_dupcsv和test_dupcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：KDD99数据集是为1999年国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的入侵检测评估而创建的，是评估入侵检测算法的标准数据集之一。该数据集经过预处理，包含了多种网络攻击类型和正常连接数据，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领域的入侵检测研究和机器学习算法的评估。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如入侵检测算法的开发与评估、异常检测方法的研究等。
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）的开发与测试。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的教学材料，用于培养学生和研究人员的网络安全意识和实践技能。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，探索网络攻击的特征，并构建有效的网络安全防御体系。
