KDD CUP98 的数据集，下面是数据集的部分数据： CONTROLN,TARGET_B,TARGET_D 3,0,0 6,0,0 9,0,0 11,0,0 16,0,0 19,0,0 20,0,0 23,0,0 24,0,0 25,1,25 28,0,0 29,0,0 30,0,0 31,0,0 33,0,0 34,0,0 35,0,0 36,0,0 39,0,0 42,0,0 44,0,0 45,0,0 47,0,0 49,0,0 50,1,10 57,1,8 58,0,0 59,0,0 61,0,0 62,0,0 63,0,0 64,0,0 68,0,0 69,0,0

KDD Cup 1999数据集特征含义

FPGA与SOPC设计教程：DE2实践 西安电子科技大学出版社

”KDD CUP 99 dataset ”就是KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集。

KDDCup99的原始数据来自于1998年的DARPA入侵检测评估项目，所有的网络数据来自于一个模拟的美国空军局域网，网络中加了很多模拟的攻击。实验的训练数据为7周的网络流量，这些网络流量包含有约500万条网络连接;实验的测试数据为2周的网络流量，包含有约200万条网络连接。虽然年代有些久远，但KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础。

3.2.3　ADD指令的指令周期 一个CPU周期 一个CPU周期 取指令阶段 执行指令阶段 开始 取指令PC+1 对指令译码 送操作数地址 取下条指令PC+1 取出操作数 执行加操作 一个CPU周期

在网络安全框架中，入侵检测是基准测试之一，并且是保护PC免受许多线程侵害的基本方法。 入侵检测中的巨大问题以大量的虚假警报表示。 这个问题激发了一些专家来发现根据数据挖掘来减少错误警报的解决方案，这是在大数据（例如KDD CUP 99）中使用的分析过程的考虑因素。本文对处理入侵检测中的错误警报的各种数据挖掘分类进行了综述。 。 根据测试结果，在KDD CUP 99上进行数据挖掘的许多过程中，没有任何一个过程可以准确地显示所有攻击类别，并且没有错误警报。 多层感知器的最佳精度为92％； 但是，在基于规则的模型中，最佳训练时间是4秒。 结论是，应使用各种程序来处理几种网络攻击。

在centos7 操作系统下，使用命令查看cpu、内存、版本信息

此赛事是我大学中最为用心的一个比赛，留有很多优秀的资料，荣获赞誉。

入侵检测 使用各种数据挖掘技术的入侵检测（KDD Cup 1999数据） 数据集位于 使用的技术： K均值（K = 59） 准确度93.077％ 精确 召回 F1分数 支持 攻击。 0.95 0.96 0.96 250436 正常。 0.83 0.80 0.82 60593 平均/总计 0.93 0.93 0.93 311029 决策树 准确度92.956％ 精确 召回 F1分数 支持 攻击。 1.0 0.91 0.95 250436 正常。 0.74 0.99 0.85 60593 平均/总计 0.95 0.93 0.93 31