网络入侵检测KDD99训练数据集NetworkIntrusionDetectionKDD99TrainingDataset-sweety18
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, 流量分析, KDD99, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自KDD99数据集的子集，记录了网络流量数据，用于网络入侵检测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于模拟网络环境，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖网络连接的各种特征，如协议类型、服务类型、标志状态、源和目标IP地址、端口号等，以及连接持续时间、流量统计信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为“20 Percent Training Set.csv”，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于KDD99数据集，该数据集是为1998年DARPA入侵检测评估项目构建的，用于评估入侵检测系统的性能。该数据集经过了预处理，包含了已知的攻击类型和正常网络流量。
该数据集适合用于网络安全领域的入侵检测研究和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：适用于网络安全领域的学术研究，如入侵检测算法的评估、异常检测方法的开发以及网络流量特征分析等。
行业应用：可以为安全行业提供数据支持，尤其适用于构建和优化入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助组织提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理，并进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索网络攻击行为的模式，构建有效的入侵检测模型，并评估不同检测算法的性能。
