KDDCUP99

该数据集是一个大规模的入侵检测数据集，它采用了UCI的完整10%数据集来进行异常检测。在这个数据集中，非攻击类别被视为异常。数据集的规模包括493,021个实例，其中包含97,278个异常实例和396,743个正常实例。该数据集的任务是进行异常检测。

This is a large-scale intrusion detection dataset that utilizes the full 10% UCI dataset for anomaly detection. In this dataset, non-attack categories are regarded as anomalies. The dataset contains 493,021 instances in total, including 97,278 anomaly instances and 396,743 normal instances. The task of this dataset is anomaly detection.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

KDDCUP99数据集是用于网络入侵检测竞赛的标准数据集，旨在构建预测模型以区分正常连接和恶意攻击。它模拟了军事网络环境中的多种入侵类型，包含大量带标签的数据和特征，适用于机器学习模型训练和评估。