网络入侵检测KDDCup1999数据集NetworkIntrusionDetectionKDDCup1999Dataset-mkimiti

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, KDD Cup, 数据挖掘, 分类, 流量分析

数据概述：该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的原始网络流量数据，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，但根据KDD Cup 1999竞赛背景，可推断为1998年到1999年间。地理范围：数据来源于美国国防部网络环境，涵盖了多种网络攻击与正常流量。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、登录尝试次数、错误标志等，以及一个表示攻击类型或正常连接的标签。数据格式：CSV格式，文件名为kddcupdata_10_percent_corrected.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。来源信息：数据来源于KDD Cup 1999竞赛，由MIT林肯实验室收集和处理，用于评估入侵检测算法。该数据集特别适用于网络安全、入侵检测、异常检测和机器学习领域的研究与应用。

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、入侵检测、异常检测等领域的学术研究，如攻击模式识别、恶意行为分析等。行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其是在入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）的模型训练和评估方面。决策支持：支持网络安全领域的风险评估、安全策略优化和安全事件响应。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理解入侵检测技术，并进行算法实践。此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建和评估入侵检测模型，提高网络安全防护能力。