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...
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。
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。
#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. ...
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...
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...
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...
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 61、弹幕量 0
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