入侵检测系统KDD数据集IDS-KDDDataset-mulukensholaye
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，数据挖掘，异常检测，计算机网络，信息安全
数据概述： 该数据集是KDD Cup 1999竞赛中使用的数据集，用于评估入侵检测系统的性能，记录了计算机网络中的各种连接信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1998年。
地理范围：数据模拟了美国空军实验室的网络环境。
数据维度：数据集包括网络连接的各种特征，如协议类型，服务类型，登录尝试，网络流量，连接状态，以及是否为正常连接或恶意攻击等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于1999年的KDD Cup竞赛，已进行预处理和标记，用于训练和评估入侵检测模型。
该数据集适合用于网络安全，入侵检测，机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在异常检测，恶意行为识别等方面具有重要价值。
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：适用于入侵检测系统，异常检测算法，网络安全态势感知等研究，如恶意攻击的识别，新型攻击类型的发现等。
行业应用：可以为网络安全公司，安全研究机构提供数据支持，特别是在安全产品开发，威胁情报分析等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定，安全风险评估和安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击特征与入侵检测模型的构建，帮助用户实现恶意行为的检测，安全威胁的预警，提升网络安全防护能力。
