ADFA-LD数据集二进制分类

ADFA-LD数据集二进制分类 数据来源：互联网公开数据 标签：网络攻击检测,机器学习,特征提取,n_gram,二进制分类,网络安全,数据预处理 数据概述： 本数据集基于 ADFA-LD 数据集，专门用于网络安全领域中的二进制分类任务。该数据集通过对原始日志文件进行预处理，提取出不同 n_gram 值的特征，并选择出现频率最高的特征作为输入特征。数据集中的样本分为恶意和良性两类，适用于训练和评估各种分类模型。 数据用途概述： 该数据集适用于网络安全领域的研究和开发，特别是针对恶意软件检测、网络入侵检测等应用场景。研究人员可以利用此数据集训练和支持各种机器学习模型，提高检测系统的准确性和鲁棒性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握特征提取和分类算法在网络安全中的应用。