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...
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。 本...
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。 本...
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。
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...
简介:多分类机器学习中数据不平衡的处理(NSL-KDD 数据集+LightGBM) 前言 数据不平衡问题在机器学习分类问题中很常见,尤其是涉及到“异常检测"类型的分类。因为异常一般指的相对不常见的现象,因此发生的机率必然要小很多。因此正常类的样本量会远远高于异常类的样本量,一般高达几个数量级。比如:疾病相关的样本,正常的...
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 NSL-KDD数据集,并且包含数据集的预处理,训练部分程序,测试部分程序,全部调通,并且实现不错的实验效果 上传者:weixin_42659791时间:2022-09-21 Intrusion-Detection-on-NSL-KDD-master_lstm分类_NSL-KDD_NSL-KDDlstm ...
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 ...
边缘设备位于网络边缘，具有更强的处理能力[3]，可用于IoT 设备或微控制器的入侵检测，尽早预警可疑或恶性行为。本文对多种数据挖掘方法进行了对比测试，发现了一种在NSL-KDD 数据集上具有较低假阳性率的数据挖掘方法。1入侵检测方法的相关研究 目前，已有不少关于入侵检测方法的研究成果，这些成果大部分使用了NSL-...