增强实时入侵检测的APLID数据集-choubest
数据来源：互联网公开数据
标签：APLID,入侵检测,机器学习,WGAN,并行集成学习,网络安全,数据集,越南大学
数据概述：
本数据集来自越南国家大学研究团队的《APELID: Enhancing real-time intrusion detection with augmented WGAN and parallel ensemble learning》一文。数据集用于研究和开发增强实时入侵检测系统的机器学习方法。该数据集经过预处理和增强，适合用于训练和测试异常检测模型。
数据集包含网络流量数据，每个数据记录代表一个网络数据包，包含了各种特征信息，如源IP地址、目的IP地址、协议类型、数据包长度、连接状态等。数据集分为正常流量和攻击流量两类，以便模型能够学习区分正常活动与异常行为。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型评估等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和测试增强的WGAN（生成对抗网络）和并行集成学习模型，以提高入侵检测的实时性和准确性。此外，数据集也适合用于教育和培训，帮助学习者了解入侵检测技术和机器学习方法在网络安全中的应用。
注：本数据集上传于Kaggle，如有版权问题，请联系我，我将立即删除。
