网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-samahmohammed
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, 攻击类型
数据概述：
该数据集包含来自1999年KDD Cup竞赛的入侵检测数据集，记录了模拟的网络流量数据，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但其代表了特定时间段内的网络流量情况。
地理范围：数据模拟了典型的网络环境，未限定具体的地理位置。
数据维度：数据集包含多个字段，描述了网络连接的各种属性，如协议类型、服务类型、标志、源地址、目标地址、连接持续时间、流量统计等。
数据格式：主要以CSV格式提供，包含训练集和测试集，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于1999年KDD Cup竞赛，是网络安全领域广泛使用的基准数据集。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测等领域的研究和应用。
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，如入侵检测算法的评估、异常行为分析等。
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）和异常检测系统的开发和测试。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定和风险评估。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践入侵检测技术。
此数据集特别适合用于研究和评估入侵检测算法的性能，帮助用户开发更有效的网络安全防御系统。
