kdd99数据集详解-数据挖掘
kdd数据集详解数据挖掘
根据您提供的信息，我为您整理了一份团餐合同协议书的大致模板，具体内容可能需要根据实际情况进行调整：甲方：（单位名称）乙方：（团餐供应商名称）鉴于甲方需要团餐服务，乙方愿意提供团餐服务，经双方友好协商，特订立本合同，以便共同遵守。
一、团餐服务内容1.1 乙方根据甲方的要求，为甲方提供午餐和/或晚餐的团餐服务。
1.2 团餐标准：每餐人民币____元，包含主食、副食、汤品等。
二、服务时间2.1 乙方应在甲方规定的时间内向甲方提供团餐服务，具体时间为：早餐：____点至____点午餐：____点至____点晚餐：____点至____点三、服务质量3.1 乙方应保证团餐的食品安全与服务质量，确保食品符合国家食品安全标准。
3.2 乙方应建立完善的供应链管理体系，保证食品的可追溯性。
3.3 乙方应定期进行食品安全检测，并对加工过程进行严格监控。
四、费用及支付4.1 甲方应按照本合同约定的服务内容和服务时间，向乙方支付团餐费用。
4.2 甲方支付给乙方的团餐费用，按照每餐每人人民币____元计算。
4.3 甲方应在每月的第一个工作日支付上一个月的团餐费用。
五、违约责任5.1 乙方未按照约定时间提供团餐服务的，甲方有权要求乙方支付违约金。
5.2 乙方提供的团餐不符合约定的质量标准的，甲方有权要求乙方支付违约金，并有权解除本合同。
六、其他6.1 本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期为____年。
6.2 本合同一式两份，甲乙双方各执一份。
甲方（盖章）：______________乙方（盖章）：______________甲方代表（签名）：______________乙方代表（签名）：______________签订日期：______________。
入侵智能检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。
本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。
二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握入侵检测系统的构建过程。
3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。
4. 分析实验结果，提出改进建议。
三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。
2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。
四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。
2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。
3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。
4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。
（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。
（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。
2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。
（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。
（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。
3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。
（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。
4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
网络安全日志数据集 介绍
无法下载的数据集
恶意软件数据集
该数据集由West Virginia University的Yanfang Ye 提供。 包括二个部分，其中第一个用于恶意软件检测，包含50000个实例，其中一半是恶 意软件中提取的特征，另外一半是良性文件中提取的特征，通过该数据集，可以在 数据挖掘和大数据建模技术的基础上，通过Win API调用提取特征集进行恶意软件检 测
基于主机的网络流量统计特征
Honeynet数据集
数据集是由HoneyNet组织收集的黑客攻击数据集，能较好地反映黑客攻击模式， 数据集包括从2000年4月到2011年2月，累计11个月的Snort报警数据，每月大概603000多条Snort报警记录，其网络由8个IP地址通过ISDN连接到ISP
（15）su_attempted. 若出现”su root” 命令则为1，否则为0，连续，0或1。
（16）num_root. root用户访问次数，连续，[0, 7468]。 （17）num_file_creations. 文件创建操作的次数，连续，[0, 100]。
（18）num_shells. 使用shell命令的次数，连续，[0, 5]。 （19）num_access_files. 访问控制文件的次数，连续，[0, 9]。例如对 /etc/passwd 或 .rhosts 文件的访问。
Aug 4 23:32:00 lisa snort[17482]: SCAN-SYN FIN: 202.61.204.176:109 -> 216.80.71.99:109
Aug 4 23:32:00 lisa snort[17482]: SCAN-SYN FIN: 202.61.204.176:109 -> 216.80.71.101:109
数据挖掘导论Iris KDD分析(DOC)
`题目 iris数据集的KDD实验学院名称信息科学与技术学院专业名称计算机科学与技术学生姓名何东升学生学号201413030119 指导教师实习地点成都理工大学实习成绩二〇一六年 9月iris数据集的KDD实验第1章、实验目的及内容1.1 实习目的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。
KDD的目的是利用所发现的模式解决实际问题，“可被人理解”的模式帮助人们理解模式中包含的信息，从而更好的评估和利用。
1.2 算法的核心思想作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤(如图).1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5:interpretation/ evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.1.3实验软件：Weka3-9.数据集来源：/ml/datasets/Iris第2章、实验过程2.1数据准备1.从uci的数据集官网下载iris的数据源2.抽取数据，清洗数据，变换数据3.iris的数据集如图Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
KDD99数据集的特征（Features）介绍
KDD99数据集的特征（Features）介绍KDD99是⼀个⽤来从正常连接中监测⾮正常连接的数据集。
产出于1999年Thrid International Knowlegde Discovery and Data Mining Tools Competition，其⽬的是建⽴⼀个稳定的的⼊侵检测系统。
KDD99包含了置⼊攻击的军事⽹络环境中的记录。
攻击可以分类为：DoS攻击：Denial of ServiceR2U：Remote to UserU2R：User to Root探针攻击：ProbingKDD99数据集是 DARPA数据集的特征提取(Feature Extract) 版本（ DARPA 是原始数据集）KDD99对每个连接提取了 41 个特征，使⽤Bro-IDS⼯具对数据贴标签。
其41个特征可以按以下⽅式分类：1-9 TCP连接的基本特征10-22 TCP连接的内容特征23-31 基于时间的⽹络流量统计特征，使⽤2秒的时间窗(Traffic features computed using a two-second time window)32-41 基于主机的⽹络流量统计特征，主机特征(Host features)，⽤来评估持续时间在两秒钟以上的攻击TCP连接的基本特征feature name description typeduration length (number of seconds) of the connection连接的持续时间，以秒(s)为单位[0 ~ 58329]它的定义是从TCP连接以3次握⼿建⽴算起，到FIN/ACK连接结束为⽌的时间；若为UDP协议类型，则将每个UDP数据包作为⼀条连接。
(数据集中出现⼤量的duration=0 的情况，是因为该条连接的持续时间不⾜1秒.) continuous连续protocol_type type of the protocol, e.g. tcp, udp, etc.协议类型，此数据集中有三种：TCP, UDP, ICMP discrete离散service network service on the destination, e.g., http, telnet, etc.连接⽬的端的⽹络服务。
数据挖掘入门
➢ 机器学习方法可分为：归纳学习方法（决策树、规则归 纳等），基于范例学习，遗传算法等。
➢ 神经网络方法可以分为：前向神经网络（BP算法等）， 自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）。
的能力，或依据观察、度量到的某些不精确的
结果而进行分类数据的能力。
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2. 模糊集
3.
经典集合理论对应二值逻辑，一
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
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知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据
数据
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4. 数据变换：根据知识发现的任务对经过预 处理的数据再处理，主要是通过投影或利 用数据库的其它操作减少数据量。
5. 确定KDD目标：根据用户的要求，确定 KDD要发现的知识类型。
6. 选择算法：根据步骤5确定的任务，选择 合适的知识发现算法，包括选取合适的模 型和参数。
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序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据
库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
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机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)
Missing Values?
N/A
15346
Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link]
中文关键词：
多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI,
英文关键词：
Multivariate,Classification,KDD,UCI,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This data set is used for classification.
数据详细介绍：
KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 Data Set Characteristics : Number of Instances : Number of Attribute s: 400000 0
数据预览：
点此下载完整数据集多变量Biblioteka 类知识发现和数据挖掘uci英文关键词
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KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP 是由ACM（Association for Computing Machiner）的SIGKDD（Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）组织的年度竞赛。
竞赛主页在这里。
下面是历届KDDCUP的题目：KDD-Cup 2008, Breast cancerKDD-Cup 2007, Consumer recommendationsKDD-Cup 2006, Pulmonary embolisms detection from image dataKDD-Cup 2005, Internet user search query categorizationKDD-Cup 2004, Particle physics; plus Protein homology predictionKDD-Cup 2003, Network mining and usage log analysisKDD-Cup 2002, BioMed document; plus Gene role classificationKDD-Cup 2001, Molecular bioactivity; plus Protein locale prediction.KDD-Cup 2000, Online retailer website clickstream analysisKDD-Cup 1999, Computer network intrusion detectionKDD-Cup 1998, Direct marketing for profit optimizationKDD-Cup 1997, Direct marketing for lift curve optimization”KDD CUP 99 dataset ”就是KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集。
从这里下载KDD99数据集。
1998年美国国防部高级规划署（DARPA）在MIT林肯实验室进行了一项入侵检测评估项目。
林肯实验室建立了模拟美国空军局域网的一个网络环境，收集了9周时间的TCPdump(*) 网络连接和系统审计数据，仿真各种用户类型、各种不同的网络流量和攻击手段，使它就像一个真实的网络环境。
这些TCPdump采集的原始数据被分为两个部分：7周时间的训练数据(**) 大概包含5,000,000多个网络连接记录，剩下的2周时间的测试数据大概包含2,000,000个网络连接记录。
一个网络连接定义为在某个时间内从开始到结束的TCP数据包序列，并且在这段时间内，数据在预定义的协议下（如TCP、UDP）从源IP地址到目的IP地址的传递。
每个网络连接被标记为正常（normal）或异常（attack），异常类型被细分为4大类共39种攻击类型，其中22种攻击类型出现在训练集中，另有17种未知攻击类型出现在测试集中。
4种异常类型分别是：1. DOS, denial-of-service. 拒绝服务攻击，例如ping-of-death, syn flood, smurf等；2. R2L, unauthorized access from a remote machine to a local machine. 来自远程主机的未授权访问，例如guessing password；3. U2R, unauthorized access to local superuser privileges by a local unpivileged user. 未授权的本地超级用户特权访问，例如buffer overflow attacks；4. PROBING, surveillance and probing, 端口监视或扫描，例如port-scan, ping-sweep等。
随后来自哥伦比亚大学的Sal Stolfo 教授和来自北卡罗莱纳州立大学的Wenke Lee 教授采用数据挖掘等技术对以上的数据集进行特征分析和数据预处理，形成了一个新的数据集。
该数据集用于1999年举行的KDD CUP竞赛中，成为著名的KDD99数据集。
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。
数据特征描述KDD99数据集中每个连接（*）用41个特征来描述：2, tcp, smtp, SF, 1684, 363, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0.00, 0.00,0.00, 0.00, 1.00, 0.00, 0.00, 104, 66, 0.63, 0.03, 0.01, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00,normal.0, tcp, private, REJ, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 38, 1, 0.00, 0.00,1.00, 1.00, 0.03, 0.55, 0.00, 208, 1, 0.00, 0.11, 0.18, 0.00, 0.01, 0.00, 0.42, 1.00,portsweep.0, tcp, smtp, SF, 787, 329, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0.00, 0.00,0.00, 0.00, 1.00, 0.00, 0.00, 76, 117, 0.49, 0.08, 0.01, 0.02, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00,normal.上面是数据集中的3条记录，以CSV格式写成，加上最后的标记（label），一共有42项，其中前41项特征分为4大类，下面按顺序解释各个特征的含义：1. TCP连接基本特征（共9种）基本连接特征包含了一些连接的基本属性，如连续时间，协议类型，传送的字节数等。
（1）duration.连接持续时间，以秒为单位，连续类型。
范围是[0, 58329] 。
它的定义是从TCP连接以3次握手建立算起，到FIN/ACK连接结束为止的时间；若为UDP协议类型，则将每个UDP数据包作为一条连接。
数据集中出现大量的duration = 0 的情况，是因为该条连接的持续时间不足1秒。
（2）protocol_type.协议类型，离散类型，共有3种：TCP, UDP, ICMP。
（3）service.目标主机的网络服务类型，离散类型，共有70种。
’aol’, ‘auth’, ‘bgp’, ‘courier’, ‘csnet_ns’, ‘ctf’, ‘daytime’, ‘discard’, ‘domain’, ‘domain_u’, ‘echo’, ‘eco_i’, ‘ecr_i’, ‘efs’, ‘exec’, ‘finger’, ‘ftp’, ‘ftp_data’, ‘gopher’, ‘harvest’, ‘hostnames’, ‘http’,‘http_2784′, ‘http_443′,‘http_8001′, ‘imap4′, ‘IRC’, ‘iso_tsap’, ‘klogin’, ‘kshell’, ‘ldap’, ‘link’, ‘login’, ‘mtp’, ‘name’, ‘netbios_dgm’, ‘netbios_ns’, ‘netbios_ssn’, ‘netstat’,‘nnsp’, ‘nntp’, ‘ntp_u’, ‘other’, ‘pm_dump’, ‘pop_2′, ‘pop_3′, ‘printer’, ‘private’, ‘red_i’, ‘remote_job’, ‘rje’, ‘shell’, ‘smtp’, ‘sql_net’, ‘ssh’, ‘sunrpc’, ‘supdup’, ‘systat’, ‘telnet’, ‘tftp_u’, ‘tim_i’, ‘time’, ‘urh_i’, ‘urp_i’, ‘uucp’, ‘uucp_path’, ‘vmnet’, ‘whois’, ‘X11′,‘Z39_50′。
（4）flag.连接正常或错误的状态，离散类型，共11种。
’OTH’, ‘REJ’, ‘RSTO’,‘RSTOS0′, ‘RSTR’, ‘S0′, ‘S1′, ‘S2′, ‘S3′, ‘SF’, ‘SH’。
它表示该连接是否按照协议要求开始或完成。
例如SF表示连接正常建立并终止；S0表示只接到了SYN请求数据包，而没有后面的SYN/ACK。
其中SF表示正常，其他10种都是error。
（5）src_bytes.从源主机到目标主机的数据的字节数，连续类型，范围是 [0, 1379963888]。
（6）dst_bytes.从目标主机到源主机的数据的字节数，连续类型，范围是 [0. 1309937401]。
（7）land.若连接来自/送达同一个主机/端口则为1，否则为0，离散类型，0或1。
（8）wrong_fragment.错误分段的数量，连续类型，范围是 [0, 3]。
（9）urgent.加急包的个数，连续类型，范围是[0, 14]。
2. TCP连接的内容特征（共13种）对于U2R和R2L之类的攻击，由于它们不像DoS攻击那样在数据记录中具有频繁序列模式，而一般都是嵌入在数据包的数据负载里面，单一的数据包和正常连接没有什么区别。
为了检测这类攻击，Wenke Lee等从数据内容里面抽取了部分可能反映入侵行为的内容特征，如登录失败的次数等。
（10）hot. 访问系统敏感文件和目录的次数，连续，范围是[0, 101]。
例如访问系统目录，建立或执行程序等。
（11）num_failed_logins. 登录尝试失败的次数。
连续，[0, 5]。
（12）logged_in.成功登录则为1，否则为0，离散，0或1。
（13）num_compromised. compromised条件（**）出现的次数，连续，[0, 7479]。
（14）root_shell.若获得root shell 则为1，否则为0，离散，0或1。
root_shell是指获得超级用户权限。
（15）su_attempted. 若出现”su root” 命令则为1，否则为0，离散，0或1。
（16）num_root. root用户访问次数，连续，[0, 7468]。