网络入侵检测KDD测试数据集NetworkIntrusionDetectionKDDTestDataset-sweety18
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, 流量分析, KDD99, 分类
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的测试数据，用于评估网络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戳，但通常被视为静态的网络流量快照。
地理范围：数据模拟了典型的网络环境，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了网络连接的各种属性，如协议类型、服务类型、标志状态、源地址、目标地址等。
数据格式：CSV格式，文件名为KDDTest.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于KDD Cup 1999竞赛，旨在促进网络入侵检测领域的研究。
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、数据挖掘等领域的研究，例如异常检测、攻击识别、入侵检测算法的评估等。
行业应用：可用于构建和评估入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），为网络安全行业提供数据支撑。
决策支持：为企业和组织的网络安全策略制定提供数据支持，帮助提高网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络入侵检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，以及探索网络攻击的特征和模式，从而提升网络安全防护水平。
