通常包括正常、DoS攻击、Probe侦察、R2L远程到本地攻击和U2R用户到根攻击等类别。 这些字段的含义是用于描述NSL-KDD数据集中的网络连接属性和特征,这些特征可以用于训练入侵检测模型。不同的字段包含不同类型的信息,用于识别和分类不同类型的网络活动。
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...
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...
#检查数据集中是否存在任何缺失值(即NaN或None) df.isnull().values.any() qp.isnull().values.any() 对数据集中的字符型特征进行独热编码,不进行独热编码,机器学习就无法识别,数据集中一共有三个特征分别是['protocol_type', 'service', 'flag']采用One-Hot编码. '===对数据集中三个字符型特征进行...
NSL-KDD数据集是KDD 99数据集的改进 (1)NSL-KDD数据集的训练集中不包含冗余记录,所以分类器不会偏向更频繁的记录; (2)NSL-KDD数据集的测试集中没有重复的记录,使得检测率更为准确。 (3)来自每个难度级别组的所选记录的数量与原始KDD数据集中的记录的百分比成反比。结果,不同机器学习方法的分类率在更宽的范...
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...
快速了解NSL-KD..NSL-KDD数据集是著名的KDD’99数据集的修订版本,该数据集由四个子数据集组成:KDDTest+、KDDTest-21、KDDTrain+、KDDTrain+_20Percent。其中KDDTe
天池实验室 数据集 公共数据集 正文 NSL-KDD Gale2020-11-0815219CC-BY-SA-NC 4.0 新建Notebook 内容 Notebook 评论 描述 NSL-KDD数据集 数据列表 数据名称上传日期大小下载 KDDTrain+.csv2020-11-0818.22MB KDDTest+.csv2020-11-083.28MB 文档 目录...
NSL_KDD数据集评分: 用于机器学习入侵检测的数据集,NSL_KDDNSL-KDD 这是KDD数据的改进版。进行网络入侵检测的研究生人员可以下载。 NSL_KDD2018-05-03 上传大小:23.00MB 所需:39积分/C币 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 ...
这是一个封装了KDDCup99、NSL-KDD、UNSW-NB15等入侵监测数据集的Python包。 dataset ids nids nsl-kdd unsw-nb15 kddcup99 Updated Aug 10, 2020 Python Shaik-Sohail-72 / Network-Intrusion-Detection-Using-Deep-Learning Star 35 Code Issues Pull requests Cyber Security: Development of Network In...