网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-venkatakanumuru
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, 数据挖掘, 异常检测, 分类, KDD99, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的原始网络连接数据，记录了网络流量的详细信息，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，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了典型的网络环境，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含41个特征，涵盖连接持续时间、协议类型、服务类型、标志位、字节数、登录状态、错误率等。其中，"label"字段表示连接的类型，包括正常连接和各种类型的攻击（如DoS、R2L、U2R、Probe）。
数据格式：CSV格式，文件名为kddcup99csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：原始数据来源于KDD Cup 1999竞赛，经过预处理，包含了网络连接的各种属性。该数据集特别适用于入侵检测系统评估和机器学习模型的训练。
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、入侵检测、机器学习等领域的学术研究，例如异常检测、恶意流量识别、安全态势评估等。
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）、异常行为分析（UBA）等产品的模型开发和性能测试。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解入侵检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量模式，构建入侵检测模型，提升对网络攻击的识别能力，并评估不同检测算法的性能。
