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摘要:标记数据集对于训练和评估基于异常的网络入侵检测系统是必要的。本文重点对基于网络的入侵检测数据集进行了文献综述，详细描述了基于包和流的底层网络数据。在本文中，确定了15个不同的属性来评估单个数据集对特定评估场景的适用性。这些属性涵盖了广泛的标准，分为五类，如用于提供结构化搜索的数据量或记录环境。在此基础上，对现有的数据集进行了全面的回顾。

此外，这项工作还简要介绍了其他基于网络的数据来源，如流量生成器和数据仓库。最后，我们讨论了我们的观察结果，并为使用和创建基于网络的数据集提供了一些建议。信息技术安全是一个重要的问题，在入侵和内部威胁检测的研究方面已经投入了大量的精力。处理安全相关数据的具体分析如下:KDD是数据挖掘和知识发现的简称，KDDCUP是ACM(计算机器协会)的SIG KDD(知识发现和数据挖掘特别兴趣小组)组织的年度竞赛。

从这里下载KDD99数据集。_ _ 1998年，DARPA在麻省理工学院林肯实验室进行了一项入侵检测和评估项目，林肯实验室搭建了一个模拟美国空军局域网的网络环境，收集了9周的TCPdump(*)网络连接和系统审计的数据，模拟了各种用户类型、不同的网络流量和攻击方式，使其看起来像真实的网络环境。