网络入侵检测系统KDDCup1999数据集NetworkIntrusionDetectionSystemKDDCup1999Dataset-himanshunakrani
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, 攻击分类, 数据挖掘, KDD Cup, 经典数据集
数据概述：
该数据集包含来自1999年KDD Cup竞赛的原始网络连接数据，用于评估入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据生成于1998年，KDD Cup竞赛于1999年举办，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了美国国防部网络的连接记录，具有一定的代表性。
数据维度：数据集包括网络连接的各种特征，如连接持续时间、协议类型、服务类型、标志状态、源字节数、目标字节数等，并标注了连接的类别（正常连接或各种攻击类型）。
数据格式：主要数据文件为kddcup.data.corrected和kddcup.data_10_percent_corrected，均为文本格式，便于数据分析和处理。此外，还包含kddcup_names.csv，提供了数据集的特征描述，以及training_attack_types.csv，列出了训练集中的攻击类型。
来源信息：数据集由KDD Cup 1999竞赛提供，是用于网络入侵检测研究的经典数据集，经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测和机器学习领域的研究和实践。
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、异常检测和机器学习等领域的学术研究，如攻击行为分析、新型攻击检测算法开发等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可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：支持企业和组织的网络安全风险评估和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解入侵检测原理和算法。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的模式和特征，评估不同检测方法的性能，以及进行数据驱动的入侵检测系统开发。
