网络入侵检测KDDCup99R2L攻击数据集NetworkIntrusionDetectionKDDCup99R2LAttackDataset-danielnekrassov
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, KDD Cup 99, R2L攻击, 异常检测, 数据挖掘, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 99竞赛的训练数据，特别关注R2L（Remote to Local，远程到本地）攻击类型，用于网络入侵检测系统的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时间段内的网络流量特征。
地理范围：数据源自模拟的网络环境，模拟了各种网络攻击行为，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个维度，包括网络连接的各种特征，例如连接持续时间（duration）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等基本网络流量统计信息，以及登录尝试失败次数（num_failed_logins）、是否已登录（logged_in）等与攻击相关的指标，以及连接所属的类别（connection_category），协议类型（protocol_type），服务类型（service）。
数据格式：CSV格式，文件名为kddcup99_train_short_with_r2l.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。数据已进行预处理，包含了原始连接数据和标签信息。
该数据集特别适用于网络入侵检测、异常检测和攻击行为分析等领域的研究。
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、机器学习等领域的研究，例如R2L攻击检测算法的开发与评估、网络流量异常检测、基于机器学习的入侵检测系统研究等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和测试入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），提升网络安全防护能力。
决策支持：支持安全策略制定和风险评估，帮助组织更好地理解网络安全威胁。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络攻击模式，训练攻击检测模型。
此数据集特别适合用于探索R2L攻击的特征，分析不同攻击类型的行为模式，并构建有效的入侵检测模型，以提高网络安全防护水平。
