NSL-KDD数据集字段介绍: 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。 serv...
https://github.com/arjbah/nsl-kdd.git(include the most attack types) 和https://github.com/defcom17/NSL_KDD.git。 数据集比较分散,train_file和test_file 只包含样本特征和标签值,但是没有表头(header),表头的信息包含在field_name_file 中,另外关于网络攻击类型,分为5个大类,40多个小类,但是我们该...
NSL-KDD数据集是基于原始KDD的研究数据集,通过对原始数据集进行采样和处理得到的一个具有更加合理分布的数据集。NSL-KDD数据集可用于网络入侵检测系统(NIDS)的研究和评估。 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...
NSL-KDD数据集介绍 NSL-KDD数据集解决了KDD99数据集中存在的固有问题。NSL-KDD数据集由于缺少基于入侵检测网络的公共数据集,所以NSL-KDD数据集仍然存在一些问题,同时也不是现有真实网络的完美代表。但它仍然可以用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。NSL-KDD训练集和测试集的设置是合理的,不...
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KDDTest-21 和 KDDTrain+_20Percent 是 KDDTrain+ 和 KDDTest+ 的子集。数据集每条记录包含 43 个特征,其中 41 个特征指的是流量输入本身,最后两个是标签(正常或攻击...
关键问题在于如何平衡数据，让模型公平对待所有类别。本文以NSL-KDD数据集和lightgbm为例，探讨解决策略。首先，我们通过这个数据集，观察到类别分布的严重不平衡，正常类样本占绝对多数。作为基准，我们直接使用lightgbm的默认参数训练模型，但结果可能因数据倾斜而受到影响。为了改善，我们考虑了参数调整和重采样...
使用NSL-KDD数据集训练一个网络入侵检测模型,并用KDDCup和NSL-KDD数据集进行模型评估。 使用环境 python == 3.7.9 scikit-learn == 0.19.1 numpy == 1.15.4 pandas == 1.1.2 文件介绍 ./data/ : 程序使用到的NSL-KDD网络入侵检测数据集和KDD-CUP网络入侵检测数据集 ./model/ : 训练完成的基于SVM的网络...
基于 NSL-KDD 数据集,以跨行业数据挖掘标准流程(Cross-Industry Standard Process forData Mining,简称“CRISP DM”)为主要研究方法,分析了信息增益(Information Gain,简称“IG”)指数、Relief指数、SfFS(Sequential Floating Forward Selection,简称“SfFS”)指数和 Gini指数 4 种特征选择算法的应用结果。仿真实验结果...
针对物联网中设备和服务存在的潜在安全隐患,对入侵检测过程中的若干种特征选择方法进行比较研究.基于NSL-KDD 数据集,以跨行业数据挖掘标准流程(Cross-Industry Standard Process forData Mining,简称"CRISP DM")为主要研究方法,分析了信息增益(Information Gain,简称"IG")指数,Relief指数,SfFS(Sequential Floating Forwar...