网络入侵检测NSL-KDD特征数据集NetworkIntrusionDetectionNSL-KDDFeatures-azizaisshane
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, 特征工程, NSL-KDD, 攻击类型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自NSL-KDD数据集的特征，记录了网络连接的各种属性，用于网络入侵检测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据模拟了网络流量，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及用于分类的标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为NSL-KDD-trait1.csv，便于数据分析和模型构建。数据经过了预处理，包含了数值型和类别型特征。
来源信息：数据来源于NSL-KDD数据集，是对原始KDD Cup 1999数据集的改进，旨在解决原始数据集中的冗余问题。该数据集是网络安全研究领域常用的基准数据集。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测、安全态势评估和机器学习模型的训练与测试。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如入侵检测算法的开发与评估、网络流量异常分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）系统，以及开发网络安全审计工具。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估与管理，帮助优化安全策略和提升防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理，并进行模型训练。
此数据集特别适合用于研究不同特征对入侵检测性能的影响，评估各种机器学习算法在网络安全领域的应用效果，并探索新的攻击检测方法，从而提升网络安全防护水平。
