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IDS-KDDcup：识别网络流中的异常连接(KDD-cup 99)

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简介：
IDS-KDDCUP是针对KDD99竞赛设计的数据挖掘挑战赛，专注于从复杂网络流量中检测出异常连接模式，以增强网络安全防御能力。 在IDS-KDDcup项目中，我研究了如何检测网络流中的异常连接（基于KDD-cup 99数据集）。首先对数据进行分析以识别不同类别的特征，在将字符串值转换为数字并把所有类别分为正常和异常之后进行了数据分析。接下来准备了用于功能重连PCA的入侵检测系统，并且比较了几种算法，包括朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归、决策树和支持向量机（SVC）。

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  • IDS-KDDcup：识别网络流中的异常连接(KDD-cup 99)
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    IDS-KDDCUP是针对KDD99竞赛设计的数据挖掘挑战赛，专注于从复杂网络流量中检测出异常连接模式，以增强网络安全防御能力。 在IDS-KDDcup项目中，我研究了如何检测网络流中的异常连接（基于KDD-cup 99数据集）。首先对数据进行分析以识别不同类别的特征，在将字符串值转换为数字并把所有类别分为正常和异常之后进行了数据分析。接下来准备了用于功能重连PCA的入侵检测系统，并且比较了几种算法，包括朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归、决策树和支持向量机（SVC）。
     
  • KDD Cup 99 数据集上的二分类异常检测
    优质
    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。
     
  • KDD Cup 99 数据合集.zip
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    此资料为KDD Cup 99竞赛的数据集合，包含电信公司呼叫数据，可用于客户分类、欺诈检测等数据分析和机器学习任务。 KDD CUP99数据集用于入侵检测，包含测试集、训练集以及各占10%的子集。
     
  • KDD 99 —— CNN神经网络
    优质
    本篇论文发表于1999年KDD大会，介绍了一种基于CNN（卷积神经网络）的方法，开创性地应用于数据挖掘任务中，为图像识别领域的突破奠定了基础。 KDD99数据集是一个广泛使用的机器学习数据集，主要用于异常检测的研究与应用。该数据集包含网络流量的数据记录，其中大部分是正常的操作行为，而一小部分则标记为各种类型的入侵活动或异常情况。研究人员利用这个数据集来开发和测试新的算法和技术，以提高网络安全性和防止未授权访问的能力。
     
  • KDD 99 - CNN神经网络在网络安全中的应用
    优质
    本文探讨了CNN神经网络在网络安全领域的应用，通过分析KDD CUP99数据集，展示了该技术在网络入侵检测系统中的潜力和优势。 网络安全KDD 99数据集可用于撰写论文及进行实验研究。
     
  • KDD Cup 数据集
    优质
    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。
     
  • 基于NSL、KDD、KDD Cup 99和CIC DDOS 2017数据集的网络入侵检测算法优化与机器学习实现研究
    优质
    本研究聚焦于改进网络入侵检测技术，通过分析四大权威数据集，运用机器学习方法优化现有NSL-KDD算法，提升网络安全防护能力。 本段落探讨了网络入侵检测算法的优化与实现方法，并通过NSL、KDD、KDD Cup 99及CIC DDOS 2017数据集进行机器学习算法的研究，涵盖了支持向量机（SVM）、随机森林、决策树和集成学习技术。在性能评估方面，则利用了多种评价指标以及混淆矩阵。 针对网络入侵检测的改进方案，本段落通过跨数据集的应用与不同机器学习算法的综合评估来实现，并且详细地讨论了如何使用这些方法进行有效的网络入侵检测。
     
  • 基于多数据集的网络入侵检测算法优化与实现：以机器学习方法为中心的研究(NSL、KDD、KDD Cup 99、CIC DDOS 2017)
    优质
    本研究聚焦于运用机器学习技术优化和实施网络入侵检测，通过分析NSL、KDD、KDD Cup 99及CIC-DDoS 2017等多数据集，提升算法性能与准确性。 本段落探讨了网络入侵检测算法的优化与实现方法，并基于多个数据集（NSL、KDD、KDD Cup 99 和 CIC DDOS 2017）对多种机器学习算法进行评估，包括支持向量机、随机森林和决策树等。此外还分析了这些算法在不同数据集上的性能表现及混淆矩阵结果，并针对从 NSL-KDD 到 CICDDOS2017 的改进实践进行了深入研究。 本段落详细介绍了在网络入侵检测中应用多种机器学习方法的具体实施过程以及效果评价，包括支持向量机、随机森林和决策树等模型的应用情况。同时结合了各种评估指标与混淆矩阵分析来进一步提升算法性能，并提出了一种跨数据集的集成学习策略以实现更佳的效果。 改进目标是针对NSL-KDD到CIC DDOS 2017的数据集，通过机器学习中的支持向量机、随机森林和决策树等技术进行优化。研究过程中不仅考虑了单一算法的应用效果，还特别关注了多种方法结合后的综合表现及评价标准的设定。 综上所述，本段落旨在通过对不同数据集中网络入侵检测模型的研究与实践，探讨如何利用机器学习的方法来改进现有的网络安全防护措施，并通过系统性的实验分析为未来相关领域的研究提供参考依据。
     
  • KDD Cup 2015：预测MOOC学员流失（2015年）
    优质
    简介：KDD Cup 2015竞赛聚焦于大规模开放在线课程(MOOC)中学生流失问题，旨在通过数据分析预测哪些学生可能会辍学，从而提出改进措施。 kddcup-2015 2015年KDD杯-预测MOOC辍学信息：团队：ttllbb