NSL-KDD数据集是一个改进后的KDD Cup 99数据集,用于入侵检测系统的研究。它包含多种类型的网络攻击数据以及正常网络流量数据。数据集的每个样本包含多个特征,如协议类型、服务类型、持续时间等。 2. 数据清洗 数据清洗是预处理的重要步骤,包括处理缺失值和异常值。 处理缺失值:在NSL-KDD数据集中,通常不会有缺失值...
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...
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_types.txt' 这里就是常规的pandas 读csv 或txt 操作,仅仅注意一下列表头/列名称的处理。 field_names_df...
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...
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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 NSL-KDD 入侵检测数据集.rar ...
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。
NSL_KDD cnn实现 cnn-lstm代码 目录摘要:卷积神经网络(CNN) 长短期记忆神经网络(LSTM)摘要:此示例演示如何通过将二维卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)层相结合,为多输入的语音序列分类任务创建二维CNN-LSTM网络。CNN通过将滑动卷积滤波器应用于输入来处理序列数据。CNN可以从空间和时间维度学习特征。LSTM网络通过...
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...