网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-abhisingh007224
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 协议分析, 特征工程, KDD99
数据概述：
该数据集包含来自 KDD99 竞赛的原始网络连接数据，记录了各种网络连接的详细信息，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了典型的网络环境，未限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了网络连接的各个方面，包括连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、字节数、登录状态、错误率等。具体字段包括：duration（持续时间）、protocol_type（协议类型）、service（服务）、flag（标志）、src_bytes（源字节数）、dst_bytes（目标字节数）等，以及最终的 class（类别）和 difficulty（难度）标签，用于表示连接的类型（正常或攻击）。
数据格式：CSV 格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集由 KDD99 竞赛提供，是评估入侵检测算法的常用基准。数据经过预处理，但仍保留了原始连接的详细特征。该数据集非常适合用于网络安全研究和入侵检测模型的开发与测试。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如入侵检测算法的评估、异常检测、恶意流量识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）系统的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提升网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，评估不同入侵检测方法的性能，并构建更有效的网络安全防护体系。
