网络入侵检测KDDCup1999数据集NetworkIntrusionDetectionKDDCup1999Dataset-ericzs
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, 分类模型, KDD Cup
数据概述：
该数据集包含来自 KDD Cup 1999 竞赛的网络连接数据，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范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖了模拟的网络环境，模拟了多种网络攻击行为和正常网络活动。
数据维度：包括41个特征，涵盖了连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、源字节数、目标字节数等网络连接属性，以及用于标记连接状态的“label”字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 KDDCup99.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于 KDD Cup 1999 竞赛，是早期用于评估入侵检测系统的重要数据集。数据经过预处理，将原始网络连接数据转换为特征向量。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、异常检测等领域的研究和应用。
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：适用于网络安全领域的学术研究，例如入侵检测算法的评估、异常行为检测、恶意流量分析等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，用于构建和测试入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估和安全策略制定，有助于提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解入侵检测的原理和方法。
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，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提高网络安全防护水平。
