دينار كويتي

• الوصف :

هذه هي مجموعة البيانات المستخدمة في المسابقة الدولية الثالثة لاكتشاف المعرفة وأدوات التنقيب عن البيانات ، والتي عقدت بالتزامن مع KDD-99 المؤتمر الدولي الخامس لاكتشاف المعرفة واستخراج البيانات. كانت مهمة المنافسة هي بناء كاشف اقتحام الشبكة ، وهو نموذج تنبؤي قادر على التمييز بين الاتصالات "السيئة" ، التي تسمى التدخلات أو الهجمات ، والاتصالات العادية "الجيدة". تحتوي قاعدة البيانات هذه على مجموعة قياسية من البيانات المراد تدقيقها ، والتي تتضمن مجموعة متنوعة من عمليات الاقتحام التي تمت محاكاتها في بيئة شبكة عسكرية.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز north_east

• الصفحة الرئيسية : https://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html

• كود المصدر : tfds.datasets.kddcup99.Builder

• إصدارات :

  • 1.0.0 : الإصدار الأولي.
  • 1.0.1 (افتراضي): إصلاحات تحليل الحقول المنطقية land و logged_in و root_shell و is_hot_login و is_guest_login .

• حجم التحميل : 18.62 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 5.25 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

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,
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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"
}