kddcup99

• Mô tả :

Đây là bộ dữ liệu được sử dụng cho Cuộc thi Công cụ Khai thác Dữ liệu và Khám phá Tri thức Quốc tế lần thứ ba, được tổ chức cùng với KDD-99 Hội nghị Quốc tế lần thứ năm về Khám phá Tri thức và Khai thác Dữ liệu. Nhiệm vụ của cuộc thi là xây dựng một bộ phát hiện xâm nhập mạng, một mô hình dự đoán có khả năng phân biệt giữa các kết nối 'xấu', được gọi là xâm nhập hoặc tấn công và các kết nối thông thường 'tốt'. Cơ sở dữ liệu này chứa một bộ dữ liệu tiêu chuẩn sẽ được kiểm tra, bao gồm nhiều loại xâm nhập được mô phỏng trong môi trường mạng quân sự.

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã north_east

• Trang chủ : https://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html

• Mã nguồn : tfds.datasets.kddcup99.Builder

• Phiên bản :

  • 1.0.0 : Bản phát hành đầu tiên.
  • 1.0.1 (mặc định): Sửa lỗi phân tích cú pháp của các trường boolean land , logged_in , root_shell , is_hot_login và is_guest_login .

• Kích thước tải xuống : 18.62 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : 5.25 GiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'count': int32,
    'diff_srv_rate': float32,
    'dst_bytes': int32,
    'dst_host_count': int32,
    'dst_host_diff_srv_rate': float32,
    'dst_host_rerror_rate': float32,
    'dst_host_same_src_port_rate': float32,
    'dst_host_same_srv_rate': float32,
    'dst_host_serror_rate': float32,
    'dst_host_srv_count': int32,
    'dst_host_srv_diff_host_rate': float32,
    'dst_host_srv_rerror_rate': float32,
    'dst_host_srv_serror_rate': float32,
    'duration': int32,
    'flag': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=11),
    'hot': int32,
    'is_guest_login': bool,
    'is_hot_login': bool,
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
    'land': bool,
    'logged_in': bool,
    'num_access_files': int32,
    'num_compromised': int32,
    'num_failed_logins': int32,
    'num_file_creations': int32,
    'num_outbound_cmds': int32,
    'num_root': int32,
    'num_shells': int32,
    'protocol_type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rerror_rate': float32,
    'root_shell': bool,
    'same_srv_rate': float32,
    'serror_rate': float32,
    'service': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=71),
    'src_bytes': int32,
    'srv_count': int32,
    'srv_diff_host_rate': float32,
    'srv_rerror_rate': float32,
    'srv_serror_rate': float32,
    'su_attempted': int32,
    'urgent': int32,
    'wrong_fragment': int32,
})

• Tài liệu tính năng :

• Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• trích dẫn :

@misc{Dua:2019 ,
  author = "Dua, Dheeru and Graff, Casey",
  year = 2017,
  title = "{UCI} Machine Learning Repository",
  url = "http://archive.ics.uci.edu/ml",
  institution = "University of California, Irvine, School of Information and
Computer Sciences"
}