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KDD Cup数据集采用两层CNN进行入侵检测。

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简介：
通过运用卷积神经网络（CNN）技术，对kddcup99数据集进行入侵检测分析，旨在评估其在网络安全领域的应用潜力。

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  • KDD CUP99入侵检测数据集
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    KDD CUP99入侵检测数据集是用于网络安全领域中机器学习研究的重要资源，包含大量模拟网络通信记录，旨在帮助识别并防范各种网络攻击行为。 KDD CUP99 数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的九周网络连接数据，并被划分为包含标识符的训练数据以及无标识符的测试数据。由于其概率分布不同，且测试集中包含了一些未在训练集中出现过的攻击类型，因此它更贴近实际入侵检测需求。训练集包括一种正常状态（normal）和22种已知攻击类型，而另外14种攻击仅出现在测试数据中。
     
  • NSL-KDD入侵检测数据集.zip
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    本资源包含NSL-KDD入侵检测数据集，适用于网络安全研究和机器学习模型训练，帮助识别并防范各类网络攻击。 NSL-KDD数据集是对KDD99数据集的改进版本，可以作为有效的基准数据集用于机器学习算法在入侵检测实验中的测试。以下是NSL-KDD数据集相对于原始KDD 99数据集的主要优点： 1. NSL-KDD训练集中没有冗余记录，这样分类器不会偏向更频繁出现的数据。 2. 测试集中不包含重复的记录，从而使得检测率更加准确。 3. 各难度级别组中选取的样本数量与原始KDD数据集中的比例成反比。这导致不同机器学习方法之间的分类性能差异范围更大，有助于对各种学习技术进行更有效的评估比较。 4. 训练和测试用的数据量设置合理，使得在整套实验上运行的成本较低，并且无需随机选择一小部分样本即可完成实验。因此，在不同的研究工作中得到的评估结果可以相互一致并且具有可比性。
     
  • KDD CUP99与UNSW_NB15入侵检测数据集
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    本简介探讨KDD CUP99及UNSW_NB15两个重要入侵检测数据集，分析其特点和应用价值，为网络安全研究提供坚实的数据支持。 KDD CUP99数据集是网络入侵检测领域的事实基准，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定了基础。UNSW_NB15数据集是一个综合性的网络攻击流量数据集，包含训练数据和测试数据，在异常入侵检测中被广泛应用。与KDD99和NSL KDD相比，该数据集更适合相关研究人员用于入侵检测系统的研究。
     
  • 关于KDD CUP 99数据集的入侵检测分类算法研究论文
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    本文针对KDD CUP 99数据集进行了深入分析，并提出了一种高效的入侵检测分类算法，旨在提升网络安全防护能力。 在网络安全框架内，入侵检测是一项基础测试，并且是保护个人电脑免受多种威胁的基本手段之一。然而，在入侵检测过程中遇到的一个主要问题是大量的误报警讯。这个问题促使一些专家探索利用数据挖掘技术来减少错误报警的方案，尤其是在处理大规模数据分析（如KDD CUP 99）时考虑这一方法的应用。 本段落综述了在解决入侵检测中虚假警报问题上采用的数据挖掘分类法的各种尝试和实践。通过测试结果表明，在针对KDD CUP 99数据集进行分析的过程中，没有单一的方法能够准确识别所有类型的攻击同时又完全避免误报警情的发生。其中，多层感知器模型展现了最高的准确性，达到92%；而在基于规则的系统中，则实现了最短的训练时间仅为4秒。 综上所述，在面对多种网络攻击时应当采用不同的程序和技术组合以期获得最佳效果。
     
  • 关于KDD Cup 99数据集的入侵检测分类方法研究论文
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    本文探讨了基于KDD Cup 99数据集的入侵检测分类技术，分析并优化多种机器学习模型在网络安全领域的应用效果。 在网络安全框架内，入侵检测是关键的基准测试之一，并且是保护个人电脑免受各种威胁的基本手段。然而，在入侵检测过程中面临的一个主要问题是大量虚假警报的存在。这一问题促使一些专家探索利用数据挖掘技术来减少错误警报的方法，这涉及到对大数据（例如KDD CUP 99）进行分析的过程。 本段落综述了在处理入侵检测中出现的错误警报时应用的各种数据挖掘分类方法的研究成果。通过测试结果表明，在使用包括KDD CUP 99在内的多种大型数据库的数据挖掘过程中，并没有一种单一的方法能够准确识别所有攻击类别并且完全避免产生误报。多层感知器模型展现了最高的精确度，达到92%；而基于规则的模型则显示了最短的最佳训练时间，仅为4秒。 综上所述，在处理不同类型的网络攻击时，应该采用多种数据挖掘过程来提高准确性并减少错误警报的发生率。
     
  • KDD Cup 数据集
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    KDD Cup数据集是每年知识发现与数据挖掘会议(KDD)中数据挖掘竞赛使用的标准数据集合，用于促进数据科学和机器学习的研究与发展。 KDDCUP数据集是一个完整的入侵检测数据集，包含了多种攻击方式的数据。
     
  • NSL-KDD（1999 KDD Cup数据集的重采样版）
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    NSL-KDD是基于1999年KDD Cup数据集改进而来的一个网络入侵检测基准数据集，通过重采样处理以提高机器学习模型训练和测试的有效性。 NSL-KDD是KDD Cup 1999数据集的重新采样版本，其训练集包含125973个样本，测试集包含22544个样本，每个样本有41个特征。在训练集中，正常和异常类别的比例为67343:58630，这解决了KDD99数据集中类别不平衡的问题。
     
  • KDDCUP数据的双层CNN入侵检测方法
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    本研究提出了一种基于双层卷积神经网络(CNN)的创新性入侵检测模型，专门针对KDD CUP数据集。通过深入学习网络流量特征，该模型能有效识别并分类各种攻击类型，展现了在网络安全领域的应用潜力。 使用CNN对kddcup99数据集进行入侵检测。
     
  • 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
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    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。
     
  • KDD Cup 99 数据集上的二分类异常检测
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    本研究聚焦于KDD Cup 99数据集，采用多种机器学习算法进行二分类异常检测，旨在提升网络安全领域的入侵检测效率与准确性。 KDD CPU99 数据集已经经过处理，适合用于二分类问题如异常检测。数据集已分为训练集与测试集，并分别保存在两个文件中。