网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-nikitamashoshin
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, 异常检测, 分类, 数据挖掘, KDD99, 流量分析
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的数据，记录了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：数据未明确标注具体时间，但可视为1998年网络流量的快照。
地理范围：数据模拟了美国国防部网络环境的流量。
数据维度：包含41个特征，涵盖连接持续时间、协议类型、服务类型、标志位、源字节数、目标字节数等，以及表示连接状态的标签（正常或异常）。
数据格式：CSV格式，文件名为kddcup99csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集是KDD Cup 1999竞赛提供的数据，用于网络入侵检测领域的算法评估。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是入侵检测系统的开发和评估，以及机器学习模型的训练。
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领域的学术研究，如入侵检测算法的评估、异常流量检测、恶意行为分析等。
行业应用：为网络安全产品和解决方案提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）和异常行为分析（UBA）的开发和测试中。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助组织加强网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据挖掘课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和实践入侵检测技术。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，探索网络流量中的异常模式，并提升网络安全防御的有效性。
