网络入侵检测NSL-KDD特征数据集NetworkIntrusionDetectionNSL-KDDTraitDataset-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, 特征工程, KDD数据集, 数据挖掘, 异常检测, 攻击识别
数据概述：
该数据集包含从NSL-KDD数据集提取的特征，记录了网络连接的各种属性，用于网络入侵检测系统的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态网络连接特征快照。
地理范围：数据来源于网络流量捕获，不限定特定地理区域，具有通用性。
数据维度：包括多个网络连接的特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、标志位（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及与主机相关的统计信息，如登录状态（logged_in）、错误率（serror_rate）等。此外，还包括一个label_encoded字段，用于表示连接的类别（正常或异常）。
数据格式：CSV格式，文件名为NSL-KDD-trait.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于NSL-KDD数据集，是KDD Cup 1999数据集的改进版本，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于入侵检测、异常检测、网络安全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、机器学习等领域的学术研究，如入侵检测算法的改进、异常行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和评估入侵检测系统（IDS）和异常检测系统。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助提高网络安全防护水平。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理和实践。
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，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
