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KDD CUP99数据集预处理(Python实现)_nslkdd数据集预处理

nslkdd数据集预处理

目录

1、KDD99 入侵检测数据集

2、NSL KDD 入侵检测数据集

3、UNSW_NB15 入侵检测数据集

4、NASA MDP 软件缺陷数据集

5、CNNVD 软件安全漏洞数据集

6、NVD 软件安全漏洞数据集


1、KDD99 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。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,另外有14种攻击仅出现在测试数据集中。

KDD99数据集下载、介绍和预处理

2、NSL KDD 入侵检测数据集

NSL-KDD数据集解决了KDD99数据集中存在的固有问题。NSL-KDD数据集由于缺少基于入侵检测网络的公共数据集,所以NSL-KDD数据集仍然存在一些问题,同时也不是现有真实网络的完美代表。但它仍然可以用作有效的基准数据集,以帮助研究人员比较不同的入侵检测方法。NSL-KDD训练集和测试集的设置是合理的,不同研究工作的评估结果将是一致的和可比的。

NSL-KDD数据集介绍与下载

3、UNSW_NB15 入侵检测数据集

UNSW_NB15 入侵检测数据集下载

4、NASA MDP 软件缺陷数据集

软件缺陷预测研究中心广泛应用的由美国航空航天局(NASA)公布的NASA IV&V Facility Metrics Data Program(MDP)数据集,MDP 是一个开放的数据仓库,数据集的开放性方便了不同的研究者进行实验的重复、改进甚至反驳。 MDP包括 13个不同的数据集,这些数据均来自NASA 的13个实际软件项目,由最常见的开发语言编写。每个数据集包含来自不同软件项目的若干模块,规模从 125个模块到 17186 个模块不等。各个数据集由LOC、McCabe、Halstead等几类度量元属性和是否包含缺陷的类别标记(defective)组成。MDP数据集所提供的记录,一行代表一个模块,每个字段对应一个属性。

NASA MDP 软件缺陷数据集统计规模如下表:

数据集

开发语言

模块总数

缺陷模块数

属性个数

缺陷模块所占比例(%

CM1

C

505

48

38

9.50

JM1

C

10878

2102

22

19.32

KC1

C++

2017

325

22

16.11

KC3

Java

458

43

40

9.39

KC4

Perl

125

61

15

48.80

MC1

C++

9466

68

39

0.72

MC2

C

161

52

38

32.30

MW1

C

403

31

38

7.70

PC1

C

1031

76

37

7.37

PC2

C

5589

23

37

0.41

PC3

C

1563

160

38

10.24

PC4

C

1458

178

38

12.21

PC5

C++

17186

516

39

3.00

 NASA MDP 软件缺陷数据集下载

5、CNNVD 软件安全漏洞数据集

CNNVD是中国信息安全漏洞数据库(China National Vulnerability Database of Information Security,CNNVD)

CNNVD数据集下载

6、NVD 软件安全漏洞数据集

NVD是美国国家计算机通用漏洞数据库(National Vulnerability Database,NVD)

NVD数据集下载

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