网络入侵检测KDD99训练数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99TrainingDataset-alonlevy1
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, 流量分析, KDD99, 特征工程
数据概述：
该数据集包含KDD99数据集的子集，记录了网络连接的详细信息，用于训练和评估网络入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态的网络流量快照。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，不限定具体地理位置，主要用于算法测试与研究。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间、源字节数、目标字节数、登录状态、错误率等，以及连接类型和协议类型等。
数据格式：CSV格式，文件名为kddcup99_train_short_with_r2l.csv和kddcup99_train_shortened.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集源于KDD99竞赛，经过了预处理和特征提取，用于训练入侵检测模型。
该数据集适合用于网络安全领域，特别是入侵检测系统的研究与开发，以及异常检测和流量分析。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如入侵检测算法的性能评估、异常行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，用于构建和优化入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理和技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建有效的入侵检测模型，并评估不同算法的性能。
