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...
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...
read_kddcup99.py: 将KDD-CUP数据集从特殊文件读如到.csv文件中 evaluate_model_with_kdddataset.ipynb: 使用KDD-CUP数据集对训练好的网络入侵检测数据集进行评估 训练完成的模型 IDS_model-8-0.m: 使用PCA降维后的数据训练的网络入侵检测模型 NO_PCA_IDS_model.m: 使用未降维数据训练的网络入侵检测模型 pca_...
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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是KDD Cup 1999数据集的重采样版本,training set和test set分别采用(125973, 41) 和(22544, 41)的数据。在training set中,normal : abnormal = 67343 : 58630,解决了KDD99中类别不均衡的问题。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 ...
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。
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...