NSL-KDD数据集是一个改进后的KDD Cup 99数据集,用于入侵检测系统的研究。它包含多种类型的网络攻击数据以及正常网络流量数据。数据集的每个样本包含多个特征,如协议类型、服务类型、持续时间等。 2. 数据清洗 数据清洗是预处理的重要步骤,包括处理缺失值和异常值。 处理缺失值:在NSL-KDD数据集中,通常不会有缺失值...
train_file ='https://raw.githubusercontent.com/arjbah/nsl-kdd/master/nsl-kdd/KDDTrain%2B.txt' test_file ='https://raw.githubusercontent.com/arjbah/nsl-kdd/master/nsl-kdd/KDDTest%2B.txt' field_name_file ='https://raw.githubusercontent.com/defcom17/NSL_KDD/master/Field%20Names.csv'...
数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www.unb.ca/cic/datasets/nsl.html。 简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。 ...
以下是NSL-KDD数据集的使用方法: 1.下载数据集:可以从官方网站或相关资源网站(如GitHub)下载NSL-KDD数据集的压缩包。 2.解压数据集:将下载的压缩包解压到指定文件夹中,得到数据集的CSV文件。 3.读取数据集:使用Python或其他适合的编程语言读取数据集的CSV文件,并将其载入到内存中进行后续处理。 4.数据预处理:对...
用深度学习给网络安全上"金钟罩"!#深度学习 #网络安全 #毕业设计系统介绍1.基于NSL- KDD数据集2.使用LSTM模型与自编码两种模型进行学习检测3.模型性能分析:展示训练过程中的性能变化以及学习结果的影响因素4.数据集分析: 将数据集中存在的各类数据信息进行分析处理, 通
首先导入实验数据集，训练集使用NSL-KDD的Train+，测试集使用NSL-KDD的Test+。数据集包含43个特征，其中三个字符型特征需手动添加列。进行独热编码处理，"protocol_type"、"service"、"flag"三个特征采用One-Hot编码，以使机器学习算法识别。特征列合并，训练集与测试集数据合并。数据归一化处理，采用Min...
NSL-KDD数据集中的字段代表了网络连接的各种属性和特征,用于描述网络流量和入侵活动。以下是NSL-KDD数据集中一些常见字段的含义: duration: 这是网络连接的持续时间,以秒为单位。它表示连接建立和关闭之间的时间。 protocol_type: 这个字段表示网络连接使用的协议类型,如TCP、UDP或ICMP。
快速了解NSL-KD..NSL-KDD数据集是著名的KDD’99数据集的修订版本,该数据集由四个子数据集组成:KDDTest+、KDDTest-21、KDDTrain+、KDDTrain+_20Percent。其中KDDTe
NSL-KDD数据集是KDD 99数据集的改进 (1)NSL-KDD数据集的训练集中不包含冗余记录,所以分类器不会偏向更频繁的记录; (2)NSL-KDD数据集的测试集中没有重复的记录,使得检测率更为准确。 (3)来自每个难度级别组的所选记录的数量与原始KDD数据集中的记录的百分比成反比。结果,不同机器学习方法的分类率在更宽的范...
数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www.unb.ca/cic/datasets/nsl.html。简单介绍一下数据源,NSL-KDD是为解决在中KDD'99数据集的某些固有问题而推荐的数据集。尽管该数据集可能无法完美地代表现有的现实网络世界,但是很多论文依然可以用它作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。