网络安全入侵检测数据集NSL-KDD数据集-bhuvanshbehal
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，网络流量，异常检测，分类，安全研究
数据概述： 该数据集是 NSL-KDD 数据集的改良版本，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围不明确，但数据集基于 KDD Cup 1999 数据集，该数据集产生于 1998 年。
地理范围： 数据集中网络流量的来源和目标 IP 地址分布在全球范围内，但具体地理位置信息不明确。
数据维度： 数据集包括网络连接的各种特征，如连接持续时间，协议类型，服务类型，标志状态，源和目标 IP 地址，端口号，以及连接中传输的字节数等。每个连接都被标记为正常或某种类型的攻击（如 DoS，R2L，U2R，Probe）。
数据格式： 数据通常以 CSV 格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据集基于 KDD Cup 1999 数据集，KDD Cup 1999 数据集是基于美国国防部 (DARPA) 的网络入侵检测评估项目。NSL-KDD 数据集通过移除冗余记录，解决了 KDD Cup 1999 数据集的一些问题，使其更适合于评估。
该数据集适合用于网络安全，入侵检测，机器学习等领域的研究，尤其是在入侵检测系统的开发和评估方面具有重要价值。
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算法的开发和评估，如基于机器学习的异常检测，分类模型的构建和优化等。
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，用于安全产品的开发和性能测试，如入侵检测系统，防火墙等。
决策支持： 支持网络安全策略的制定和优化，帮助组织提升网络安全防护能力。
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原理和技术。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习算法在入侵检测中的应用，帮助用户评估和优化入侵检测系统的性能，提高网络安全防护能力。
