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...
手把手教你从0到1实现机器学习入侵检测系统,深度了解学习其背后原理,从数据集选择,数据清晰,特征工程,算法学习与选择,模型训练与调优,web端需求分析与开发,到可视化实现; 使用入侵检测最具代表性数据集NSL-KDD作为基础数据集实现该过程;, 视频播放量 191、弹幕量
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...
NSL-KDD数据集字段介绍: 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。
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。
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别。特征列合并，训练集与测试集数据合并。数据归一化处理，采用Min...
Network Intrusion Detection KDDCup '99', NSL-KDD and UNSW-NB15 machine-learningdeep-learningcybersecurityintrusion-detectionnetwork-securitynetwork-intrusion-detectionkdd99nsl-kddunsw-nb15 UpdatedMay 8, 2019 Python CynthiaKoopman/Network-Intrusion-Detection ...
KDD99:该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。NSL-KDD:是KDD '99数据集
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from NSL-KDD