网络入侵检测KDD99训练数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99TrainingDataset-yopx5s
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, 流量分析, 数据挖掘, 分类模型, KDD99
数据概述：
该数据集包含来自 KDD Cup 1999 竞赛的数据，记录了模拟网络环境下的连接记录，用于评估网络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，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了网络流量，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接协议类型、服务类型、标志位、源地址、目标地址等，以及每个连接的持续时间、流量统计等，并标注了每个连接是正常还是异常。
数据格式：CSV格式，文件名为 KDDTrain.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：该数据集是 KDD Cup 1999 竞赛所使用的数据，旨在评估入侵检测系统。数据经过了预处理，包含了多种网络攻击类型和正常连接的样本。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测、流量分析等领域的研究与应用。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如入侵检测算法的开发与评估、异常流量模式分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和测试入侵检测系统（IDS）、异常检测系统等，以提高网络安全防护能力。
决策支持：支持网络安全策略的制定与优化，帮助企业更好地识别和应对网络威胁。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测原理与技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关联，帮助用户构建高效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
