网络入侵检测NSL-KDD数据集NetworkIntrusionDetectionNSL-KDDDataset-dinanabil811
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, 数据挖掘, 分类模型, NSL-KDD
数据概述：
该数据集包含来自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，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源于模拟网络环境，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含多个特征，如协议类型（tcp, udp, icmp等）、服务类型（http, ftp, telnet等）、标志位、连接状态、流量统计等，以及攻击类型标签。
数据格式：CSV格式，包含NSL-KDD_Train.csv和NSL-KDD_Test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于NSL-KDD数据集，是KDD Cup 99数据集的改进版，已经过预处理。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、异常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、机器学习等领域的学术研究，如入侵检测算法评估、异常行为分析、特征重要性研究等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统(IDS)、安全信息与事件管理(SIEM)等产品的模型训练与性能测试。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估与安全策略制定，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解入侵检测原理。
此数据集特别适合用于探索网络攻击模式识别、异常流量检测等方面的规律，帮助用户实现构建高效的入侵检测系统、提升网络安全防护能力的目标。
