网络入侵检测特征数据集KDD99FeaturewithCSVDataset-ericzs
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，异常检测，计算机科学，数据挖掘，网络安全
数据概述： 该数据集包含来自KDD99竞赛的数据，记录了网络流量中的各种特征，用于检测异常和入侵行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1999年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络流量，主要来源于模拟的网络环境。
数据维度：数据集包括网络连接的各种特征，如协议类型，服务类型，连接持续时间，数据包数量，错误率等。还包括标签信息，如正常连接和不同类型的攻击。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于KDD99竞赛的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发，机器学习算法训练等领域，特别是在异常检测，入侵检测和网络安全分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，异常检测算法研究以及入侵检测系统的开发，如网络流量分析，攻击模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业网络管理员提供数据支持，特别是在网络入侵检测，安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全事件的检测和响应，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络安全技术，入侵检测方法及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为与入侵模式，帮助用户实现准确的入侵检测和安全防护，为网络安全研究和实践提供数据支持。
