网络入侵检测NSL-KDD数据集NetworkIntrusionDetectionNSL-KDDDataset-airadix
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, 分类, KDD, NSL-KDD
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究领域的网络流量数据，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，一般被视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包括多个特征，如协议类型（tcp, udp, icmp等）、服务类型（http, ftp_data, private等）、连接状态、以及各种流量统计指标等，并带有标签用于区分正常流量和不同类型的攻击。
数据格式：CSV格式，包含NSL_KDD_Train.csv (训练集) 和 NSL_KDD_Test.csv (测试集)两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集是KDD Cup 99数据集的改进版本，解决了KDD Cup 99数据集中存在的冗余记录问题，更适合用于入侵检测算法的评估。
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、机器学习等领域的学术研究，如入侵检测算法的开发、异常检测、特征工程等。
行业应用：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）和异常行为分析系统的模型训练与评估。
决策支持：支持安全专家进行网络安全风险评估，辅助制定网络安全策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，用于学生学习和研究网络安全知识。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的入侵检测算法，以及研究网络攻击的特征和模式，从而提高网络安全防护能力。
