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...
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...
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...
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' attack_type_file = 'https://raw.githubusercontent.com/arjbah/nsl-kdd/master/training_attack_t...
数据源是NSL-KDD 数据包。数据源来自:https://www./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。
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。
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...
NSL_KDD数据集评分: 用于机器学习入侵检测的数据集,NSL_KDDNSL-KDD 这是KDD数据的改进版。进行网络入侵检测的研究生人员可以下载。 NSL_KDD2018-05-03 上传大小:23.00MB 所需:39积分/C币 NSL-KDD(1).rar_NSL-KDD预处理_NSL-KD数据集、预处理、实验_NSL-KNN数据集_NSLKDD_kdd ...
研究生信息安全课程大作业,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 ...
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