网络流量入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-mayadaelsayed1

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, KDD Cup

数据概述：该数据集包含网络流量数据，记录了网络连接的各种属性，并标注了其是否为入侵行为。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，用于训练和评估入侵检测模型。地理范围：数据来源未明确标注，但可以被视为全球网络环境下的通用数据。数据维度：数据集包含41个特征，涵盖连接的基本信息、内容特征、主机特征等，以及一个用于标记连接类型的“Class”字段，其中“Class”字段的取值代表连接是否为正常连接或者入侵攻击。数据格式：CSV格式，包含traindata.csv（训练集）和testdata.csv（测试集）两个文件，便于进行数据分析和模型训练。来源信息：数据集来源于KDD Cup 1999竞赛，是网络安全领域常用的经典数据集，经过了预处理和特征工程。该数据集适合用于入侵检测系统的开发和评估，以及网络安全领域的研究。

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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如入侵检测算法的改进、异常行为分析等。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和测试入侵检测系统（IDS）和异常检测系统。决策支持：支持安全团队进行网络安全态势感知和风险评估，从而优化安全策略。教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解入侵检测的原理和实践。此数据集特别适合用于探索网络流量特征与入侵行为之间的关系，帮助用户开发和评估入侵检测模型，提高网络安全防护能力。