网络入侵检测KDD数据集标签与特征数据NetworkIntrusionDetectionKDDDatasetLabelsandFeatures-xuan2022
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, KDD Cup, 标签数据
数据概述：
该数据集包含KDD Cup 1999竞赛数据集的预处理版本，记录了网络流量数据及其对应的攻击类型标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了典型的网络环境，涵盖多种网络攻击类型。
数据维度：
KDDTrain_afterHandlecsv：训练集，包含多个网络连接的特征，如持续时间、源字节数、目标字节数等，以及网络协议类型和服务类型等，总共41个特征。
KDDTest_afterHandlecsv：测试集，包含与训练集相同的特征。
KDDTrain_label_afterHandlecsv：训练集的标签，对应每个网络连接的攻击类型或正常状态，标签数据为0,1,2等数字。
KDDTest_label_afterHandlecsv：测试集的标签，对应每个网络连接的攻击类型或正常状态，标签数据为0,1,2等数字。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于KDD Cup 1999数据集，是网络入侵检测领域常用的基准数据集，经过了预处理。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测、流量分析等研究，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、机器学习领域的学术研究，如入侵检测算法的评估、异常检测方法的对比等。
行业应用：为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)和异常检测系统。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估和安全策略制定，帮助企业提升网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络攻击模式和构建检测模型。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，以及评估不同机器学习算法在入侵检测任务中的性能。
