网络流量入侵检测KDD99数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionKDD99Dataset-gurmann
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 分类, KDD99
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的连接记录，用于评估入侵检测系统（IDS）的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但通常被视为静态数据集，用于模型训练与评估。
地理范围：数据模拟了典型网络环境中的流量，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含41个特征，涵盖连接的基本信息（如持续时间、协议类型、服务、标志等）、主机相关的统计信息、以及目标变量“class”（表示连接的类别，包括正常连接和各种攻击类型）。
数据格式：CSV格式，分为训练集（csv_result-KDDTrain.csv）和测试集（csv_result-KDDTest.csv），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于KDD99数据集，是DARPA 1998入侵检测评估项目的改进版本。该数据集经过预处理，包含已标注的连接记录。
该数据集适合用于入侵检测系统的研究与开发，以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于网络安全、机器学习等领域的学术研究，如入侵检测算法的性能评估、异常检测方法的研究等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于构建和测试入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）。
决策支持：支持安全策略的制定与优化，帮助企业加强网络安全防护。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解入侵检测的基本原理与技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式和攻击行为，帮助用户评估和提升入侵检测系统的准确性和效率。
