kddcup99

• 설명 :

KDD-99 The Fifth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining과 함께 개최된 The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition에 사용된 데이터 세트입니다. 경쟁 작업은 침입 또는 공격이라고 하는 '나쁜' 연결과 '좋은' 정상 연결을 구별할 수 있는 예측 모델인 네트워크 침입 탐지기를 구축하는 것이 었습니다. 이 데이터베이스에는 감사할 표준 데이터 세트가 포함되어 있으며 여기에는 군사 네트워크 환경에서 시뮬레이션된 다양한 침입이 포함됩니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.datasets.kddcup99.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 : 최초 릴리스.
  • 1.0.1 (기본값): 부울 필드 land , root_shell logged_in is_hot_login 및 is_guest_login 구문 분석을 수정합니다.

• 다운로드 크기 : 18.62 MiB

• 데이터세트 크기 : 5.25 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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,
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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"
}