网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-sdadasa112
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, KDD99, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 分类, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自KDD99数据集，记录了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，视作静态网络连接数据。
地理范围：数据模拟了网络环境中的各种连接行为，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包括41个特征，涵盖连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、源字节数、目标字节数等，以及用于标记连接状态的标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为kddtrainchuliCSV，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据集来源于KDD99竞赛，已被广泛用于网络入侵检测研究。已进行预处理，特征已编码，准备用于机器学习任务。
该数据集适合用于网络入侵检测系统的研究和开发，以及机器学习模型的训练和评估。
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、机器学习等领域的学术研究，如异常检测、入侵行为识别、恶意流量分析等。
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）和异常行为分析系统（ABAS）的开发和优化。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提高网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解和实践网络入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络连接的特征与入侵行为之间的关系，帮助用户构建和评估入侵检测模型，提升网络安全防护水平。
