kddcup99

  • Açıklama :

KDD-99 Beşinci Uluslararası Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği Konferansı ile birlikte düzenlenen Üçüncü Uluslararası Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği Araçları Yarışması için kullanılan veri setidir. Yarışma görevi, izinsiz girişler veya saldırılar olarak adlandırılan 'kötü' bağlantılar ile 'iyi' normal bağlantılar arasında ayrım yapabilen tahmine dayalı bir model olan bir ağ izinsiz giriş dedektörü oluşturmaktı. Bu veritabanı, bir askeri ağ ortamında simüle edilen çok çeşitli izinsiz girişleri içeren, denetlenecek standart bir veri kümesi içerir.

Bölmek Örnekler
'test' 311.029
'train' 4.898.431
  • Özellikler :
FeaturesDict({
    'count': tf.int32,
    'diff_srv_rate': tf.float32,
    'dst_bytes': tf.int32,
    'dst_host_count': tf.int32,
    'dst_host_diff_srv_rate': tf.float32,
    'dst_host_rerror_rate': tf.float32,
    'dst_host_same_src_port_rate': tf.float32,
    'dst_host_same_srv_rate': tf.float32,
    'dst_host_serror_rate': tf.float32,
    'dst_host_srv_count': tf.int32,
    'dst_host_srv_diff_host_rate': tf.float32,
    'dst_host_srv_rerror_rate': tf.float32,
    'dst_host_srv_serror_rate': tf.float32,
    'duration': tf.int32,
    'flag': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=11),
    'hot': tf.int32,
    'is_guest_login': tf.bool,
    'is_hot_login': tf.bool,
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=40),
    'land': tf.bool,
    'logged_in': tf.bool,
    'num_access_files': tf.int32,
    'num_compromised': tf.int32,
    'num_failed_logins': tf.int32,
    'num_file_creations': tf.int32,
    'num_outbound_cmds': tf.int32,
    'num_root': tf.int32,
    'num_shells': tf.int32,
    'protocol_type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    'rerror_rate': tf.float32,
    'root_shell': tf.bool,
    'same_srv_rate': tf.float32,
    'serror_rate': tf.float32,
    'service': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=71),
    'src_bytes': tf.int32,
    'srv_count': tf.int32,
    'srv_diff_host_rate': tf.float32,
    'srv_rerror_rate': tf.float32,
    'srv_serror_rate': tf.float32,
    'su_attempted': tf.int32,
    'urgent': tf.int32,
    'wrong_fragment': tf.int32,
})
  • alıntı :
@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"
}