该文件包含KDD99入侵检测数据预处理和分类的源代码及数据集。

简介：
1、本资源的核心内容在于利用Python语言对kdd99入侵检测数据集进行预处理工作，并构建了深度神经网络模型，包括DNN和CNN网络结构，以实现对kdd99入侵检测任务的分类。该资源特别适合初学者们学习和掌握入侵检测分类的相关技术。2、所使用的kdd99入侵检测数据集来源于一个模拟的美国空军局域网环境，包含了九个星期的网络连接数据，并将其划分为带有标识的训练集和未标记的测试集。该数据集总计包含500万条记录，同时提供了10%的训练子集——kddcup.data_10_percent_corrected以及相应的测试子集——corrected。3、提供的源代码Handle_data.py详细阐述了kdd99数据集预处理的具体流程和方法。此外，kddcup.data_10_percent_corrected.xls文件则包含了经过预处理后的数据集。4、为了演示不同的神经网络应用，提供了两个源代码文件：Kdd_dnn.py用于基于DNN神经网络对入侵检测数据集进行分类分析；而kdd_cnn.py则专注于利用CNN神经网络实现对该数据集的入侵检测分类任务。