网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-mohamedalybouke
数据来源：互联网公开数据
标签：入侵检测, 网络安全, KDD99, 机器学习, 异常检测, 流量分析, 分类, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的公开数据，记录了模拟网络流量数据，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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据模拟了网络环境中的流量，不具有地理位置属性。
数据维度：数据集包含41个特征，包括连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、源字节数、目标字节数等，以及一个用于标记连接为正常或特定攻击类型的类别标签。
数据格式：CSV格式，文件名为KDDcsv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：该数据集是KDD Cup 1999竞赛的数据集，已被广泛应用于入侵检测系统的研究和开发。
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、机器学习等领域的研究，如入侵检测算法评估、异常检测、流量分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，用于构建和测试入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（ABAS）等。
决策支持：支持安全策略的制定和优化，帮助提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据挖掘和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解入侵检测的基本原理和方法。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，并为构建更有效的安全防御体系提供数据支持。
