基于数据挖掘技术的入侵检测系统——以KDD Cup 1999数据为例-源码

简介：
本项目运用数据挖掘技术构建入侵检测模型，采用KDD Cup 1999数据集进行训练与测试，旨在提升网络安全防御能力。提供完整代码实现。 使用K均值（K=59）数据挖掘技术进行入侵检测的准确率为93.077%。攻击类别的精确度、召回率和F1分数分别为0.95、0.96 和 0.96，支持数量为250436；正常类别的相应指标则分别为 0.83、0.80 和 0.82，支持数量为60593。平均/总计的精确度、召回率和F1分数分别是 0.93、0.93 和 0.93，总支持数为311,029。 使用决策树技术进行入侵检测时，准确率为 92.956%。攻击类别的相应指标分别为精确度：1.0，召回率：0.91和F1分数：0.95；正常类别则分别显示为 精确度: 0.74, 召回率: 0.99 和 F1 分数 : 0.85。平均/总计的精确度、召回率和F1分数分别是 0.95、0.93 和 0.93，总支持数为31。