网络入侵检测系统KDD竞赛数据集NSL-KDDDataset-kritika675
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，机器学习，网络安全，数据挖掘，特征选择，分类算法，网络安全研究
数据概述：该数据集是KDD Cup 1999竞赛数据集的一个改进版本，NSL-KDD数据集主要用于网络入侵检测系统的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1998年10月22日至11月15日。
地理范围：数据涵盖了美国加州圣迭戈地区的网络流量。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如连接持续时间，协议类型，服务类型，标志，数据包数量，字节数等，共41个特征。此外，还包括一个标签字段，用于标注网络流量是否为攻击及其攻击类型。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于DARPA支持的网络入侵检测项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，机器学习及数据挖掘等领域，特别是在网络入侵检测，特征选择和分类算法等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测，恶意流量识别等网络安全研究，如不同攻击类型的识别和分类。
行业应用：可以为网络安全公司，电信运营商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统的设计和优化方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和策略优化，帮助机构提高网络防御能力。
教育和培训：作为网络安全和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入侵检测技术及其应用。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征及其攻击模式，帮助用户实现网络入侵检测系统的优化和改进，提高网络安全防护水平。
