网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-devikajaiswal
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, 分类, 攻击类型, 异常检测, KDD99
数据概述：
该数据集包含来自1999年KDD Cup竞赛的网络连接数据，记录了模拟网络环境中的各种连接记录，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但属于1998年DARPA入侵检测评估项目的一部分，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：数据集包含多个特征，涵盖连接的基本信息、网络协议、服务类型、状态标志、流量统计等，以及连接的类别标签（正常或攻击类型）。
数据格式：主要以CSV格式提供，包括KDDTrain+.csv和KDDTest+.csv两个主要文件，分别用于训练和测试模型。此外，还包括Attack Types.csv和Field Names.csv等辅助文件，分别描述了攻击类型和字段含义。
来源信息：数据集来源于1999年KDD Cup竞赛，是早期入侵检测领域的重要数据集，广泛用于评估和比较各种入侵检测算法。数据经过预处理，但原始数据的复杂性仍然保留。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、异常检测等领域的研究和应用，以及数据挖掘、机器学习模型的训练和测试。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如入侵检测算法的开发与评估、异常行为分析、攻击模式识别等。
行业应用：为网络安全公司和安全研究机构提供数据支持，用于入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）的开发、测试和优化。
决策支持：支持网络安全态势感知和风险评估，帮助组织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、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，评估不同入侵检测算法的性能，并构建实用的入侵检测模型，从而提高网络安全防护水平。
