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...
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...
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...
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。
Shape of testing set: (22544, 15) 分类器 fromlightgbmimportLGBMClassifierfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.svmimportLinearSVC,SVCfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB,ComplementNBfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLogistic...
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。