网络入侵检测NSL-KDD数据集NetworkIntrusionDetectionNSL-KDDDataset-mostafaashraf1
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，分类，KDD Cup，数据挖掘，安全态势感知
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的NSL-KDD数据集，记录了网络流量数据，用于评估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，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了网络环境中的流量，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个特征，包括网络连接的基本特征（如协议类型、服务类型等）、连接的内容特征（如登录尝试次数、文件创建操作等）和基于时间的网络流量统计特征。数据集包含NSL-KDD_Train.csv和NSL_KDD_Test.csv两个文件，分别用于训练和测试。
数据格式：CSV格式，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于KDD Cup 1999竞赛，是原始KDD Cup 1999数据集的改进版本，解决了原始数据集的一些问题，如冗余数据等。该数据集已被广泛应用于学术研究和入侵检测系统的开发。
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等领域的学术研究，如入侵检测算法的评估、异常检测方法的比较等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发和测试。
决策支持：支持企业和组织的网络安全态势评估和风险管理，帮助制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解入侵检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习算法在入侵检测任务中的表现，以及分析网络攻击的特征和规律，从而提高网络安全防护能力。
