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KDD CUP99入侵检测数据集

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简介：
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。

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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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Vue2、Django和KDD-CUP99数据集的网络入侵检测Python代码及详尽注释.zip
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    本资源提供了一个结合Vue2前端框架与Django后端框架的网络入侵检测系统，使用了经典的KDD-CUP99数据集，并附带详细的Python代码和注释。适合于网络安全研究和学习实践。 该项目基于Vue2+Django框架，并使用KDD-CUP99数据集进行网络入侵检测的Python源码开发，附有详细注释。代码经过严格调试测试，确保功能正常后上传，便于快速上手运行。适合计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、老师或从业者作为课程设计、大作业或毕业设计使用。项目具有较高的学习借鉴价值，并为动手能力强的用户提供二次开发空间以实现不同功能需求。欢迎下载并交流探讨！
     
  • KDD-CUP99模型构建：基于KDD CUP99数据集的分类算法学习项目
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    本项目聚焦于利用KDD CUP99数据集训练分类算法，旨在深入理解和实践各类机器学习技术，优化网络入侵检测模型。 请随时研究数据集上异常检测的不同算法。可以使用Python或Matlab中的机器学习分类器（例如SVM、TSVM、随机森林、RNN等）；也可以采用Python或Matlab中的否定选择算法（NSA）。最后，对不同算法进行比较和总结。
     
  • 2017年入侵检测数据集
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    2017年入侵检测数据集包含广泛网络活动记录，旨在识别并防范网络安全威胁。该数据集涵盖多种攻击模式，为研究人员提供真实场景下的测试环境，助力开发先进的入侵检测系统。 由于原文件超出220M，请在下载好该文件后联系我，我会提供原始CSV文件及.pcap格式的网络流量数据（如有需要）。分数要求不高，因为我在这个研究方向上有所涉猎，希望能与有志之士共同探讨。使用此数据集时请注明出处。我在寻找此类数据集的过程中花费了大量时间，除了上传的数据之外还有其他可用资源，请随时询问我是否有你需要的内容。
     
  • 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。
     
  • CICIDS2017入侵检测评估数据集
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    CICIDS2017是由加拿大滑铁卢大学网络科学研究所发布的入侵检测系统评估数据集，旨在为研究人员提供真实流量环境下机器学习模型训练和测试资源。 这是Intrusion Detection Evaluation Dataset (CICIDS2017)数据集中星期五所测得的数据。其余4天的数据可以私下交流，可能会收取一定的手工费，因为国外实验室获取这些数据集比较困难。
     
  • CICIDS2018入侵检测公开数据集
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    CICIDS2018是CI-SEC项目发布的一个大型网络流量数据集，专为训练和测试入侵检测系统而设计，包含多种网络攻击类型的真实场景。 在测试入侵检测模型的过程中，我发现许多论文使用了CICIDS系列的数据集。然而，在尝试下载这些数据集时遇到了困难，因为需要自己搭建AWS环境，并且作为计算机初学者的我无法成功完成这个过程。于是，我决定花钱购买了一个博主分享的数据集。 虽然目前还没有用上这份数据集，但我想与大家免费分享它。对于学生来说，自行构建这样的测试环境确实非常复杂和繁琐。既然我已经有了这些资源，希望可以帮到有需要的人们。由于上传文件大小有限制，所以我分成了两篇文章发布。不过我认为这个文件已经足够大了。 关于平台如何界定下载积分设置的问题，请大家在评论区留言或私信我（如果后期设置了积分限制的话），我很乐意与大家分享这份资源。最后希望这个数据集对你有用，如果有帮助请记得给我点个赞哦✿