针对UNSW-NB15数据集的预处理,我们可以按照以下步骤进行。这些步骤包括加载数据集、处理缺失值、特征编码、标准化或归一化,以及划分训练集和测试集。请注意,由于我无法直接访问数据集,以下代码是基于一般性的假设和数据预处理流程编写的,可能需要根据实际情况进行调整。 1. 加载UNSW-NB15数据集 首先,我们需要加载UNSW...
Github上关于该数据集的汇总:Github汇总--UNSW-NB15数据集 检测方法 博客的代码对原代码做了修改:删除了一些无用的代码,更新一个函数plot_confusion_matrix修改为ConfusionMatrixDisplay.from_predictions kaiggle代码连接:kaggle.com/code/carlkir 各种方法对比 预处理和特征选择 丢弃不相关或多余的特征 第一个要删除的...
该数据集已经进行了训练集和测试集的分割, 文件分别如下:UNSW_NB15_training-set.csvandUNSW_NB15_testing-set.csv. 在训练集中共有175341条记录, 在测试集中共有82332条记录. The number of records in the training set is 175,341 records and the testing set is 82,332 records from the different types...
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中保存的数据共有2,540044条数据, 被包含在四个⽂件中: The...
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...
1、内容概要:本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集预处理,搭建DNN和CNN神经网络实现kdd99入侵检测分类,适用于初学者学习入侵检测分类使用。 2、入侵检测数据集: 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。KDD99数据集总共由500万条...
在检测过程中,研究者面对的是网络上捕获的网络流量数据,对于这些数据,其中一种处理方法是根据专家知识和统计学提取人工特征,形成特征集,然后基于人工特征数据执行入侵检测,识别某条记录是异常流量还是正常流量。 KDDCup-99 数据集 是 1999 KDD 杯挑战 赛提出的入侵检测数据集,该数据集对网络流量进行预处理,提取了...
基于 RNN 模型的入侵检测系统先对数据进行预处理,包括数值化和标准化。然后将特征准备数据传到 RNN 的训练步骤进行训练。最终训练输出的模型使用测试数据集进行测试。在实验时,作者使用 NSL-KDD 数据集进行训练和测试。实验将数据集的 41 个特征经过将字符串映射为二进制的数字化后就变换成 122个特征。实验测试了...
推荐系统数据集预处理 文章目录 前言 代码 前言 在进行推荐系统实践中,为了保证测试集中的用户在训练集中是被训练过的,且有对应的item以供评价,将原始数据集构建user->item表,清洗数据筛选每个user有过行为的item数量大于5,最后以每个用户item数的4:1划分为训练集和测试集。 代码 :......
该数据集已经进行了训练集和测试集的分割, 文件分别如下:UNSW_NB15_training-set.csvandUNSW_NB15_testing-set.csv. 在训练集中共有175341条记录, 在测试集中共有82332条记录. The number of records in the training set is 175,341 records and the testing set is 82,332 records from the different types...