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特征归一化的kdd99数据集
特征归一化的kdd99数据集
kdd99
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2017-11-26
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采用python进行特征归一化处理的kdd99数据集。采用的是包含了百分之10的那个数据子集处理的
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KDD99数据集的归一化
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将KDD99数据集中的符号性变成数值化,编程语言是Python; KDD数据集的每条连接记录是有38个数字特征和3个符号型特征组成,要相对数据进行处理首先要进行数据的标准化。符号型特征数值化。采用属性映射的方法
KDD Cup 1999数据集特征含义
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KDD Cup 1999数据集特征含义
KDD99数值化+归一化(10%+5000条原比例+500条随机)
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包含以下内容: 1、10%原数据集+数值化&归一化后.zip 2、5000条原比例数值化&归一化后.zip 3、500条随机数值化&归一化后.zip
kddcup99各种数据集
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KDDCUP99数据集大全,包括总数据集,训练集,测试集等等。。。
已经过归一化离散化处理的亲测可用的kdd99数据集
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压缩包里有TXT和arff两种格式数据均已处理完毕,也可以将数据转为其他格式,用于学习入侵检测和网络态势感知的仿真挺不错,可以直接用weka进行简单的分类预测。
KDDCUP99数据合集.zip
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KDD CUP99全部数据集,用于入侵检测。包含官网下载地址,包含测试集、训练集、10%的测试集和10%的训练集。
KDD99入侵检测数据预处理和分类源代码及数据集.zip
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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500万条记录构成,它还提供一个10%的训练子集kddcup.data_10
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分析、测试、验证全套kddcup1999数据集
CNN处理kdd99数据集(tensorflow实现)
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kddcup99 数据集
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KDDCup99的原始数据来自于1998年的DARPA入侵检测评估项目,所有的网络数据来自于一个模拟的美国空军局域网,网络中加了很多模拟的攻击。实验的训练数据为7周的网络流量,这些网络流量包含有约500万条网络连接;实验的测试数据为2周的网络流量,包含有约200万条网络连接。虽然年代有些久远,但KDD99数据集仍然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
kddcup99分标签整理,完整版
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由于网上的数据集参差不全,自己在学习的过程中整理了一下,然后根据标签对其进行了分类,这是完整版。kddcup99 分标签整理,完整版。
kddcup99数据集
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用于入侵检测的数据测试集,很好用的。如果真的对你有帮助,那真是太好了。
kdd 99 全部数据集
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入侵检测数据集包含所有内容,同时还包含介绍和下载官网网址,需要的可以下载一下。
KDDCUP99数据集预处理结果.zip
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KDD CUP99数据集中kddcup.data_10_percent训练集和corrected测试集字符特征数字化结果。1为原数据txt形式,2为数字化结果。
kdd 99 ---cnn神经网络
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kdd99数据集
kdd_cup99数据分类
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kdd_cup99部分数据的分类整理。
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亲测好用 基于Tensorflow用CNN(卷积神经网络)处理kdd99数据集,代码包括预处理代码和分类代码,准确率99.6%以上,并且快速收敛至最优值。 (Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessi
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KDD99: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。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。 NSL-KDD:是KDD '99数据集的改进
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合成的背景流量生成方法[8],该方案既能较好的解决数据流量中的隐私问题,又能保留真实的网络特性。同时 LL 也充分考了攻击流量的生成方法:对攻击行为分类,每一类
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”KDD CUP 99 dataset ”就是KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集。
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用于机器学习入侵检测的数据集,NSL_KDDNSL-KDD 这是KDD数据的改进版。进行网络入侵检测的研究生人员可以下载。
KDD Cup 99 数据集异常检测,二分类
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KDD CUP99 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。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。在训练数据集中包含了1种正常的标识类型normal和22种训练攻击类型,如表1-1所示。另外有14种攻击仅出现在测试数据集中。
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初学者liangpeng
2019-09-25
不错,有参考价值
shangtongchao
2019-09-20
没什么用处啊
a81836620
上传者
2019-10-08
做这方面研究的自然有用,不做这方面研究的自然没用
qq_28074205
2018-05-31
数据特征项预处理以后的数据集,但是没有作归一化处理吧
诗写Lucky梦
2018-03-12
是数据特征项预处理以后的数据集,但是没有作归一化处理吧
a81836620
上传者
2019-02-12
对,没有归一化
a81836620
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