网络入侵检测NSL-KDD数据集NetworkIntrusionDetectionNSL-KDDDataset-ruslansakharbekov
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, 流量分析, 分类, NSL-KDD, 数据集
数据概述：
该数据集包含 NSL-KDD 数据，记录了网络连接的各种特征，用于评估和研究入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，旨在模拟真实网络流量。
数据维度：数据集包含41个特征（字段），以及一个目标标签“target”，用于标识网络连接的类别，例如正常连接或各种类型的攻击。
数据格式：CSV 格式，文件名为 NSL_KDD.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集是 KDD Cup 1999 数据集的改进版本，已进行预处理和特征工程。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测等领域的研究和应用。
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、异常检测等领域的学术研究，例如入侵检测算法的评估、特征重要性分析等。
行业应用：可用于构建和测试入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），为网络安全产品提供数据支持。
决策支持：支持网络安全风险评估和安全策略的制定，帮助企业加强网络安全防护。
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和应用入侵检测技术。
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，评估不同机器学习算法在入侵检测中的性能，并开发更有效的网络安全防御策略。
