网络入侵检测KDDCup1999数据集NetworkIntrusionDetectionKDDCup1999Dataset-ziadimahdi
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, KDD Cup, 流量分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的原始网络连接数据，记录了各种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：数据未明确标注时间，但基于KDD Cup 1999竞赛，推测为1998年或更早的网络流量数据。
地理范围：数据来源于模拟的美国国防部网络环境，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、标志位、源和目标IP地址等。数据集中每个连接都被标记为正常或异常，并进一步细分为攻击类型。
数据格式：CSV格式，文件名为kdd_data.csv，数据以表格形式组织，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据源自KDD Cup 1999竞赛，旨在促进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、数据挖掘等领域的学术研究，如入侵检测算法的评估、异常检测模型的构建等。
行业应用：可以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）、异常行为分析（UBA）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全策略的制定与优化，帮助企业和机构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数据，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理、构建模型和评估性能。
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系，帮助用户开发和优化入侵检测模型，提高网络安全防护水平。
