UNSW-NB15总体介绍 数据集的官⽹:数据集下载链接:数据集中⼀共有9种攻击: This dataset has nine types of attacks, namely, Fuzzers, Analysis, Backdoors, DoS, Exploits, Generic, Reconnaissance, Shellcode and Worms.数据集⼀共有49个特征, 我们会在后⾯对每⼀种特征进⾏介绍.在csv中保存的数据...
Moustafa, Nour, and Jill Slay. "UNSW-NB15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (UNSW-NB15 network data set)." In 2015 military communications and information systems conference (MilCIS), pp. 1-6. IEEE, 2015. 关于下面的数据介绍中, Type的简写的对于关系分别如下所...
UNSW_NB15，可以尝试从kaggle中找这个数据的代码，基本的机器学习模型效果也挺好的。https://www.kaggle...
综上所述,不同的深度学习模型在入侵检测系统中会产生不同的应用效果。本章节中所提到的研究工作主要使用 4 种典型的深度学习模 型, 结合 KDD Cup99、NSL-KDD、UNSWNB15 数据集,通过实验来测试入侵检测的准确率和检测性能。这对未来的研究有着一定的指导意义。
KDD CUP99数据集:是网络入侵检测领域的事实Benckmark,为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础。 UNSW_NB15数据集:是综合性的网络攻击流量数据集,包括训练数据和测试数据,被广泛应用于异常入侵检测。相比于KDD99和NSL KDD数据集更适合相关研究人员用于入侵检测系统的研究。
hhhhpaa2021-09-0940710CC-BY-SA-NC 4.0 描述 入侵检测数据集 数据列表 数据名称上传日期大小下载 UNSW_NB15_testing-set.csv2021-09-0914.67MB UNSW_NB15_training-set.csv2021-09-0930.80MB 文档 目录
Moustafa 等人 对 UNSW-NB15 数据集做了评估分析,认为其包含新型的攻击方式,更具复杂性,可以取代 KDDCup-99 数据集成为新的基准数据集。上述 3 种数据集(KDDCup-99 和 NSL-KDD 算 一种)人工提取的特征有着高度的相似性,均包含数据流的持续时间、目的端口、协议、数据包发送速率、传输控制协议(Transmission ...
数据集官网:https://www.unb.ca CIC-IDS-2017下载:CIC-IDS-2017(需要先注册) CIC-IDS-2018下载: (由于官方提供的在AWS上下载较慢,提供了飞桨上的数据集) 4、UNSW-NB15 数据集中一共包含了9种攻击:Fuzzers, Analysis, Backdoors, DoS, Exploits, Generic, Reconnaissance, Shellcode and Worms. ...
UNSW-NB 15数据集的原始网络数据包是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉赛博靶场实验室的 IXIA PerfectStorm 工具创建的,其目的是生成一种真实的现代正常活动和合成的当代攻击行为的混合体。Tcpdump 工具用于捕获100gb 的原始流量(例如,Pcap 文件)。这个数据集有九种类型的攻击。