数据集概述
该数据集包含两个用于入侵检测系统（IDS）研究的基准数据集：NSL-KDD（KDD’99的改进版）和UNSW-NB15。NSL-KDD解决了原始KDD’99的冗余和不平衡问题；UNSW-NB15模拟真实网络流量，涵盖正常行为与恶意活动，为IDS模型开发提供数据支持。
文件详解
- 文件名称：IDS Datasets/kdd_train.csv
- 文件格式：CSV
- 字段示例：duration（持续时间）、protocol_type（协议类型）、service（服务类型）、flag（连接状态标志）、src_bytes（源字节数）、dst_bytes（目标字节数）等
- 文件名称：IDS Datasets/UNSW_NB15.csv
- 文件格式：CSV
- 字段示例：id（记录ID）、dur（持续时间）、proto（协议）、service（服务）、state（连接状态）、spkts（源数据包数）、dpkts（目标数据包数）、sbytes（源字节数）等
适用场景
- 入侵检测模型开发：用于训练和测试基于机器学习的入侵检测算法
- 网络安全研究：分析网络流量特征与攻击模式的关联
- 数据不平衡问题研究：基于NSL-KDD数据集探索不平衡数据下的模型优化方法
- 网络流量分类：识别正常网络行为与恶意攻击（如DoS、端口扫描等）
- 基准数据集对比：比较不同IDS算法在NSL-KDD和UNSW-NB15上的性能差异
