NSL-KDD入侵检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测,机器学习,网络安全,攻击分类,入侵检测系统,数据集基准
数据概述：
NSL-KDD数据集是为了解决KDD'99数据集中的某些固有问题而提出的一个改进版本。尽管NSL-KDD数据集仍存在一些局限性，但由于缺乏公开的网络入侵检测系统（IDS）数据集，它仍被视为一个有效的基准数据集，适用于不同入侵检测方法的比较和研究。
数据集包括两个主要文件：
- KDD_test+.TXT：完整的NSL-KDD测试集，包含攻击类型标签和难度级别，格式为CSV。
- KDD_train+.TXT：完整的NSL-KDD训练集，包含攻击类型标签和难度级别，格式为CSV。
数据集的优势在于：
1. 训练集和测试集中的记录数量合理，避免了因数据量过大而需随机选择小部分数据进行实验的情况，从而确保了不同研究工作的评估结果一致且可比。
2. 训练集中没有冗余记录，测试集中没有重复记录，避免了分类器因频繁记录而产生偏差，同时也减少了对常见记录的检测方法的偏倚。
3. 从每个难度级别组中选择的记录数与原始KDD数据集中记录的百分比成反比，使得不同机器学习方法的分类效果范围更广，从而提高了对不同学习技术的评估准确性。
数据用途概述：
NSL-KDD数据集适用于以下场景：
1. 网络入侵检测算法的性能评估和比较。
2. 入侵检测方法的研究与开发，特别是在攻击分类和异常检测方面。
3. 机器学习模型的训练和测试，尤其是在网络安全领域的应用。
4. 网络安全研究和教育，帮助研究人员和学习者理解网络攻击类型和入侵检测系统的运行机制。
该数据集为研究人员提供了标准化的基准，便于不同研究工作的结果比较，同时也为网络安全领域的实践和教育提供了重要的数据支持。
