网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-ericzs
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, 异常检测, 数据挖掘, 网络流量, 攻击类型, KDD99
数据概述：
该数据集包含来自KDD99数据集的网络连接数据，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，视作静态网络连接记录。
地理范围：数据源自模拟的网络环境，涵盖多种网络攻击类型。
数据维度：包括连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务类型（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等41个特征，以及源IP地址（src_ip）、源端口（src_port）、目标IP地址（dst_ip）、目标端口（dst_port）、时间戳（timestamp）和标签（label）等关键信息。
数据格式：CSV格式，包含train_feature_withcsv和test_feature_withcsv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于KDD99竞赛，经过预处理，提供了标准化的网络连接数据。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测、攻击类型识别等研究和应用。
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、机器学习领域的学术研究，例如入侵检测算法的评估、异常流量分析、攻击行为模式识别等。
行业应用：为安全厂商提供入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等产品的模型训练与性能测试数据。
决策支持：支持企业网络安全风险评估、安全策略优化，帮助提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉网络流量分析、入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征，构建和优化入侵检测模型，从而提升网络安全防护水平。
