数据概述 The UNSW-NB15 Dataset 研究单位:新南威尔士大学澳大利亚国防军学院 制作目的:网络入侵检测系统 (NIDS) 监控网络流量以识别攻击 制作方法:UNSW-NB 15 数据集是实验室使用 IXIA PerfectStorm 工具创建现代正常和异常网络流量的混合体。通过 IXIA 工具的异常流量模拟了表 VIII 中列出的 9 个攻击系列。IXIA ...
UNSW-NB15_training-set.csv:用作模型的训练数据。 UNSW-NB15_testing-set.csv:用于测试模型的性能。 这两个文件已经包含了所有的特征和标签,不需要自己额外处理其他文件。如果想更深入理解特征,可以参考NUSW-NB15_features.csv,但在模型训练中,直接使用训练集和测试集文件即可。 UNSW-NB15_training-set.csv里各...
攻击类型:UNSW-NB15数据集中的攻击被分为多个类别,包括DoS(拒绝服务攻击)、Fuzzers(模糊测试攻击)、Analysis(分析攻击)、Backdoors(后门攻击)、Exploits(漏洞利用攻击)、Generic(通用攻击)、Reconnaissance(侦察攻击)、Shellcode(shellcode攻击)和Worms(蠕虫攻击)等。 分布:在数据集中,正常记录占87%,而所有攻击类别的记...
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...
UNSW-NB15数据集介绍 UNSW-NB15数据集介绍 ⽂章⽬录(Table of Contents)简介 这⼀篇介绍关于UNSW-NB15数据集的相关内容, 也是关于⼊侵检测的⼀个数据集. 这⾥主要会对这个数据集进⾏介绍. 之前我们对另⼀个⼊侵检测的数据集进⾏过介绍, 链接如下:UNSW-NB15总体介绍 数据集的官⽹:数据集...
Dataset: Stacking Machine ...8. 请问有没有较好的基线模型做网络流量异常检测（unswnb15数据集）?
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。
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。
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。
但效果不好，使用的是cnn-双向lstm模型，多分类准确率只有80%。请问有没有开源的代码做unswnb15数据集...