NSL-KDD网络安全流量分类数据集-过滤版-harmannahal
数据来源：互联网公开数据
标签：NSL-KDD,网络安全,流量分类,机器学习,数据集,网络攻击,特征选择
数据概述：
本数据集为NSL-KDD网络安全流量分类数据集的过滤版本。原始数据集包含了大量网络流量数据，用于分类识别正常流量与各种网络攻击。由于原始数据集中某些分类特征具有大量唯一值，对其进行独热编码（one-hot encoding）会导致生成大量新列（约100-150列），增加了数据处理复杂度。为简化数据处理并保持数据集的代表性，本数据集对每个分类特征仅保留了前十种最常见的值。这使得数据集更适用于机器学习模型的训练与应用。
原始数据集可在Kaggle上找到：https://www.kaggle.com/datasets/hassan06/nslkdd
数据用途概述：
本过滤版数据集适用于网络安全领域中的流量分类研究、机器学习算法的训练与评估、网络攻击检测模型的开发等场景。研究人员和开发者可以利用此数据集进行特征选择、模型训练及性能评估。该数据集有助于降低数据预处理的复杂性，提高实验效率，同时保持数据集的实用性和准确性。
