网络入侵检测KDD训练数据集NetworkIntrusionDetectionKDDTrainingDataset-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, KDD Cup, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自KDD Cup 1999竞赛的训练数据，记录了网络连接的各种属性，用于训练入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但代表了典型的网络攻击和正常流量模式。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接协议（TCP、UDP等）、服务类型（FTP、HTTP等）、标志位、源和目标主机相关信息、流量统计特征等。
数据格式：CSV格式，文件名为KDDTrain.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于KDD Cup 1999竞赛，该竞赛旨在评估入侵检测系统的性能。
该数据集适合用于网络入侵检测领域的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、机器学习等领域的研究，如异常检测、攻击识别、特征重要性分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，用于构建和评估入侵检测系统（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优化，帮助企业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实训数据，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攻击的模式和特征，并构建有效的入侵检测模型，以提高网络安全防护能力。
