网络入侵检测KDDCup1999数据集NetworkIntrusionDetectionKDDCup1999Dataset-rrrrrruiwenzheng
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, KDD Cup, 数据挖掘, 攻击识别
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，记录了网络流量的详细信息，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。
地理范围：数据来源于模拟网络环境，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含41个特征，涵盖了连接的持续时间、协议类型、服务、标志、源字节数、目标字节数等，并包括攻击类型的标签（label）。
数据格式：CSV格式，提供了多个文件，包括训练集（kdd_cup_1999_full.csv, kdd_cup_1999_corrected.csv）、测试集（kdd_cup_1999_test_full.csv, kdd_cup_1999_test_10_percent.csv）等，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据源自KDD Cup 1999竞赛，是入侵检测领域广泛使用的数据集。数据经过预处理，用于训练和测试入侵检测模型。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发以及机器学习模型的评估。
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、机器学习等领域的研究，如异常检测算法的评估、新型攻击识别模型的开发等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）和异常行为分析（UBA）产品的研发与测试。
决策支持：支持安全管理人员进行网络安全态势感知、风险评估与安全策略优化。
教育和培训：作为网络安全、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解入侵检测原理。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征，构建和评估入侵检测模型，实现对网络攻击的有效识别。
