df = pd.read_csv('nsl-kdd/KDDTrain+.txt', header=None) qp = pd.read_csv('nsl-kdd/KDDTest+.txt', header=None) 数据集中一共有43 个特征,因为TXT文件中没有索引,所以我们手动添加特征列 '===数据预处理===' df.columns = ['duration', 'protocol_type', 'service', 'flag', 'src_bytes...
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...
通常包括正常、DoS攻击、Probe侦察、R2L远程到本地攻击和U2R用户到根攻击等类别。 这些字段的含义是用于描述NSL-KDD数据集中的网络连接属性和特征,这些特征可以用于训练入侵检测模型。不同的字段包含不同类型的信息,用于识别和分类不同类型的网络活动。
本文将公开基于机器学习的网络入侵检测实验代码，着重于多分类实现。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...
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
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...
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...
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...
NSL-KDD数据集中包含分类特征,如protocol_type、service和flag,这些特征需要进行独热编码(One-Hot Encoding)。 python # 对分类特征进行独热编码 cols_to_encode = ['protocol_type', 'service', 'flag'] def one_hot_encode(df, cols): for col in cols: dummies = pd.get_dummies(df[col], prefix=co...