网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-princeydav

网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-princeydav

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, 流量分析, KDD99

数据概述: 该数据集包含来自KDD99竞赛的网络连接数据,记录了各种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:数据未标明具体时间,通常被视为静态数据集使用。 地理范围:数据来源于美国国防部高级研究计划署(DARPA)的实验室网络环境模拟,具有一定的通用性。 数据维度:数据集包含41个特征,涵盖连接的基本信息、内容特征、基于时间的网络流量统计特征和基于主机的网络流量统计特征等。关键特征包括:连接持续时间(duration)、协议类型(protocol_type)、服务类型(service)、连接状态标志(flag)、源字节数(src_bytes)、目标字节数(dst_bytes)以及连接的类别(class),其中类别包含正常连接和各种攻击类型。 数据格式:CSV格式,包括Train_data.csv和Test_data.csv两个文件,分别用于训练和测试模型,便于进行数据分析和建模。 来源信息:数据集由KDD99竞赛提供,经过预处理,用于评估入侵检测算法的性能。该数据集已被广泛应用于网络安全研究。

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、异常检测、流量分析等。 行业应用:为信息安全行业提供数据支持,尤其适用于入侵检测系统(IDS)和异常行为分析系统的模型训练和测试。 决策支持:支持网络安全领域的风险评估、安全策略制定,以及安全事件响应。 教育和培训:作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据,用于学生进行模型训练、算法验证和系统开发。 此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系,帮助用户开发高效的入侵检测模型,提升网络安全防护能力。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 0.73 MiB
最后更新 2025年5月6日
创建于 2025年5月6日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。