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。
