kddcup99

• 説明:

これは、KDD-99 The Fifth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining と併せて開催された The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition で使用されたデータ セットです。競技課題は、侵入または攻撃と呼ばれる「悪い」接続と「良い」通常の接続を区別できる予測モデルである、ネットワーク侵入検出器を構築することでした。このデータベースには、軍事ネットワーク環境でシミュレートされたさまざまな侵入を含む、監査対象の標準的なデータ セットが含まれています。

• 追加のドキュメント:コードnorth_eastを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html

• ソース コード: tfds.datasets.kddcup99.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 : 初期リリース。
  • 1.0.1 (デフォルト): ブール フィールドland 、 logged_in 、 root_shell 、 is_hot_login 、 is_guest_loginの解析を修正します。

• ダウンロードサイズ: 18.62 MiB

• データセットサイズ: 5.25 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

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,
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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"
}