केडीडीकप99

• विवरण :

यह तीसरे अंतर्राष्ट्रीय ज्ञान खोज और डेटा खनन उपकरण प्रतियोगिता के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा सेट है, जो ज्ञान खोज और डेटा खनन पर KDD-99 पांचवें अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन के संयोजन में आयोजित किया गया था। प्रतियोगिता का कार्य एक नेटवर्क घुसपैठ डिटेक्टर का निर्माण करना था, जो 'खराब' कनेक्शन, जिसे घुसपैठ या हमले कहा जाता है, और 'अच्छे' सामान्य कनेक्शन के बीच भेद करने में सक्षम एक भविष्य कहनेवाला मॉडल है। इस डेटाबेस में ऑडिट किए जाने वाले डेटा का एक मानक सेट होता है, जिसमें एक सैन्य नेटवर्क वातावरण में सिम्युलेटेड घुसपैठ की एक विस्तृत विविधता शामिल होती है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.kddcup99.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 : प्रारंभिक रिलीज।
  • 1.0.1 (डिफ़ॉल्ट): बूलियन फ़ील्ड land , logged_in , root_shell , is_hot_login और is_guest_login की पार्सिंग ठीक करता है।

• डाउनलोड आकार : 18.62 MiB

• डेटासेट का आकार : 5.25 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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"
}