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...
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 93、弹幕量 0
NSL_KDD Security Attack Detection menu Create auto_awesome_motion View Active Events Jalindar Karande·4y ago· 2,529 views arrow_drop_up9 Copy & Edit99 more_vert Input Data Input folder Data Sources [Private Dataset]
在NSL-KDD数据集中,标签通常位于最后一列,但具体索引可能因数据版本或加载方式而异。在实际应用中,请确保根据数据实际情况调整代码。 此外,预处理步骤可能因具体需求和数据特点而有所不同。例如,对于不平衡数据的处理、异常值的检测与处理等,可能需要根据实际情况进行额外处理。
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...
datasetidsnidsnsl-kddunsw-nb15kddcup99 UpdatedAug 10, 2020 Python Shaik-Sohail-72/Network-Intrusion-Detection-Using-Deep-Learning Star39 Cyber Security: Development of Network Intrusion Detection System (NIDS), with Machine Learning and Deep Learning (RNN) models, MERN web I/O System. ...
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...