网络入侵检测KDD99数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99Dataset-azizaisshane
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, 数据挖掘, 流量分析, KDD99, 分类
数据概述：
该数据集包含来自KDD99数据集的预处理后的网络连接数据，记录了网络流量的多种特征，用于训练和评估网络入侵检测系统。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。
地理范围：数据源自模拟的网络环境，不限定特定地理位置。
数据维度：包括多种网络连接特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、标志位（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及连接是否登录（logged_in）、错误率（serror_rate）、同服务比例（same_srv_rate）等统计指标，以及最终的标签（label）表示连接的类型（正常或异常）。
数据格式：CSV格式，文件名为exported_datacsv，便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据集源于KDD99数据集，该数据集由1998年DARPA入侵检测评估项目产生，被广泛用于网络入侵检测领域的研究。
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领域的学术研究，如入侵检测算法评估、异常流量分析、特征选择等。
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）系统的模型训练和性能评估。
决策支持：支持安全专家进行网络安全态势感知，辅助制定网络安全策略和应急响应计划。
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原理和实践。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，帮助用户构建高效的网络安全防护体系。
