网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-rasoulrahimii
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, 攻击分类, KDD99, 计算机网络
数据概述：
该数据集包含来自KDD99数据集，记录了网络流量数据，用于评估入侵检测系统的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但KDD99数据集通常指代1998年DARPA入侵检测评估项目产生的数据。
地理范围：数据模拟了美国某军事网络的流量，具有一定的代表性。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、源字节数、目标字节数等，以及与攻击类型相关的类别标签。
数据格式：CSV格式，包含训练集（Traincsv）和测试集（Testcsv），便于数据分析和模型构建。
来源信息：KDD99数据集是网络安全领域广泛使用的数据集，由1998年DARPA入侵检测评估项目产生，经过了预处理和特征提取。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测、攻击分类等方面的研究和应用。
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，如入侵检测算法的评估、异常流量检测、攻击行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发和优化方面。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估和安全策略制定，帮助企业构建更有效的安全防御体系。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，用于学生和研究人员学习和实践。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，探索网络攻击的模式和特征，并提升网络安全防护能力。
