网络安全日志数据集 介绍
网络安全设备误报和漏报率的检测方法
网络安全设备误报和漏报率的检测方法网络安全设备的误报率和漏报率是评估其性能的重要指标。
误报指的是正常的网络活动被错误地识别为恶意活动，而漏报则是真正的恶意活动未能被正确地识别。
为了提高网络安全设备的性能，需要对其误报率和漏报率进行准确的检测和评估。
误报率和漏报率的检测方法可以从以下几个方面入手：1.样本集准备：准备一个包含大量恶意样本和正常样本的数据集。
这些恶意样本可以来自于公开的恶意代码库或实际的网络攻击事件，而正常样本则可以是真实的网络流量或来自于公开的网络流量数据集。
2.特征提取：对样本集进行特征提取，将恶意样本和正常样本转换为可供分类器使用的数值特征。
特征可以包括网络流量的统计特征、协议特征、包头信息等。
3.分类器训练：使用机器学习或深度学习的方法，使用特征进行分类器的训练。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
在训练时，可以使用交叉验证等技术进行模型的选择和调优。
4. 误报率和漏报率评估指标：使用混淆矩阵对分类器的性能进行评估。
混淆矩阵包括真正例（True Positive，TP）、真反例（True Negative，TN）、假正例（False Positive，FP）和假反例（False Negative，FN）四个指标。
利用这些指标可以计算出误报率（FP / (FP + TN)）和漏报率（FN / (TP + FN)）。
5.调整阈值：分类器在进行预测时，一般会输出一个概率或得分。
根据阈值的设定，可以调整误报率和漏报率之间的平衡。
降低阈值可以减少漏报率，但会增加误报率；提高阈值可以减少误报率，但会增加漏报率。
6.对抗样本测试：为了检测网络安全设备对对抗样本的鲁棒性，可以对训练好的分类器进行对抗样本测试。
对抗样本是通过对正常样本进行改动，使其被错误地分类为恶意样本。
测试的目的是评估分类器对于对抗样本的鲁棒性，以及误报率和漏报率是否受到对抗样本的影响。
7.日常监测和反馈：对网络安全设备的误报率和漏报率进行持续监测，并及时反馈给研发人员进行优化和改进。
网络信息安全与大数据分析的结合与应用
网络信息安全与大数据分析的结合与应用近年来，随着互联网的快速发展和信息技术的日新月异，网络信息安全问题日益突出。
在这个信息爆炸的时代，大数据分析被广泛应用于各个领域，为信息安全领域提供了新的解决方案和工具。
本文将探讨网络信息安全与大数据分析的结合与应用，分析其意义和挑战，并对未来发展进行展望。
一、网络信息安全与大数据分析的结合1.1 大数据分析在网络信息安全中的作用大数据分析是指利用计算机技术和数学统计方法来分析大规模的数据集，从这些数据中发现有价值的信息，以支持决策和解决问题。
在网络信息安全领域，大数据分析可以帮助识别和预测网络攻击，发现异常行为和威胁，加强网络防御措施，提高信息安全水平。
1.2 网络信息安全与大数据分析的融合方式网络信息安全与大数据分析可以通过以下几种方式进行融合：1.2.1 异常检测与预测通过对网络数据进行实时监控和分析，可以及时发现异常行为和潜在威胁。
利用大数据分析算法，可以对网络流量、用户行为等进行建模和预测，从而提前预警和应对网络攻击。
1.2.2 安全日志分析安全日志是记录网络活动和安全事件的重要数据源。
通过对安全日志进行大数据分析，可以实现对网络攻击类型的识别和分析，为安全事件的溯源和调查提供有力的支持。
1.2.3 用户行为分析与身份认证利用大数据分析技术，可以对用户的行为模式和特征进行分析，从而识别出潜在的安全风险。
同时，基于大数据分析的身份认证技术可以提高用户的身份识别准确性和安全性。
二、网络信息安全与大数据分析的应用领域2.1 网络入侵检测与防御网络入侵是指未经授权访问计算机系统或者网络的行为，对网络信息安全造成威胁。
大数据分析可以帮助发现网络入侵行为，提供实时的入侵检测和防御措施。
2.2 恶意代码分析与防护恶意代码是指具有破坏性或盗取信息特征的计算机程序。
通过对大量样本的恶意代码进行分析，可以提取恶意代码的行为特征和模式，并开发相应的防护机制。
2.3 数据泄露与隐私保护随着大数据时代的到来，个人敏感信息的泄露和隐私安全问题日益凸显。
网络数据安全分析
网络数据安全分析网络数据安全分析一、背景介绍在当今信息高度网络化的时代，网络数据安全成为了一项至关重要的任务。
网络数据安全分析旨在对网络中的数据进行全面分析和评估，以识别潜在的安全隐患和威胁，并采取相应的措施进行保护和防范。
本文将从以下几个方面进行细化介绍。
二、概述在这一章节中，我们将对网络数据安全的概念进行详细阐述。
包括网络数据的定义、网络数据的特点、网络数据安全意义等等。
三、网络数据的分类和特点在这一章节中，我们将对网络数据进行分类和描述。
将网络数据按照不同的类型（如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等）进行划分，并详细描述各类数据的特点和应用场景。
四、网络数据搜集在这一章节中，我们将介绍网络数据的搜集方法和技术。
包括主动搜集和被动搜集两种方式，以及相关的技术工具和流程。
同时，还需考虑网络数据搜集过程中的法律合规性和隐私保护措施。
五、网络数据安全分析方法在这一章节中，我们将详细介绍网络数据安全分析的方法和技术。
包括基于机器学习的数据分析方法、统计分析方法、数据挖掘方法等。
我们还将深入探讨如何将这些方法应用于网络数据安全分析实践中。
六、网络数据安全评估在这一章节中，我们将介绍网络数据安全评估的方法和流程。
包括安全漏洞扫描、安全性评估、安全威胁模拟等。
我们将详细说明如何对网络数据进行全面的安全评估，并提供相应的解决方案和建议。
七、网络数据安全保护措施在这一章节中，我们将介绍网络数据安全保护的措施和技术。
包括网络防火墙、入侵检测系统、数据加密技术、访问控制机制等。
我们还将讨论如何制定和实施有效的网络数据安全保护策略。
附件：本文档涉及附件，包括相关算法代码、数据集样本、安全评估报告等。
法律名词及注释：1.数据保护法：指对个人数据和敏感数据的保护法律规定。
例如欧洲的《一般数据保护条例》(GDPR)。
2.网络安全法：指国家对网络安全管理的法律规定，用于维护国家网络安全、保护公民个人信息等。
例如中华人民共和国的《网络安全法》。
网络安全数据集介绍
KDD99数据集中每个连接用41个特征来描述
例：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.
（29）same_srv_rate. 过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，与当前连接具有相同服务的连接的 百分比，连续
（30）diff_srv_rate. 过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，与当前连接具有不同服务的连接的百 分比，连续 （31）srv_diff_host_rate. 过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，与当前连接具有不同目标主机的连接 的百分比，连续
KDDTrain+ KDDTest+ KDDTrain-21 KDDTest-21
3、CICIDS2017
Profiles
• Benign Profile
Tool: B-Profile system
Profile: behavior of normal user
• Attack Profiles
• TCP连接的内容特征（13种） （10）hot. 访问系统敏感文件和目录的次数，连续
（11）num_failed_logins. 登录尝试失败的次数，连续
（12）logged_in. 成功登录则为1，否则为0，离散 （13）num_compromised. compromised条件（**）出现的次数，连续 （14）root_shell. 若获得root shell 则为1，否则为0，离散，root_shell是指获得超级用户
网络安全态势感知平台架构设计
兵工自动化Ordnance Industry Automation 2021-0140(1)・17・doi: 10.7690/bgzdh.2021.01.005网络安全态势感知平台架构设计糜旗(中国航天科技集团第八研究院上海航天动力技术研究所，上海201109)摘要：为提高网络安全防范能力，设计网络安全态势感知平台架构。
详细阐述其架构与功能模块设计，利用大 数据技术将异构日志源数据进行存储、处理，采用数据挖掘、机器学习算法等进行分析、整合，并用可视化技术将 结果呈现给用户。
通过该平台，可建立针对网络未知威胁的动态安全监控与防御体系，避免因网络攻击导致的数据 泄露、信息系统被破坏等安全问题。
关键词：安全态势感知；架构；机器学习中图分类号：TP393.081 文献标志码：ANetwork Security Situation Awareness Platform Architecture DesignMi Qi(Shanghai Space Propulsion Technology Research Institute,No. 8 Academy, CASC, Shanghai 201109, China)Abstract: In order to improve network security prevention capabilities, the network security situation awareness platform architecture is designed. It elaborates its architecture and functional module design, uses big data technology to store and process heterogeneous log source data, uses data mining and machine learning algorithms to analyze and integrate, and uses visualization technology to present the results to users. Through this platform, a dynamic security monitoring and defense system against unknown network threats can be established to avoid security issues such as data leakage and information system destruction caused by network attacks.Keywords: security situational awareness; architecture; machine learning0引言随着互联网技术在我国的快速发展和普及，有组织、有政治目的的网络攻击也明显增多。
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
网络平台数据安全保障方案
网络平台数据安全保障方案第一章数据安全概述 (2)1.1 数据安全定义 (2)1.2 数据安全重要性 (3)1.3 数据安全发展趋势 (3)第二章数据安全法律法规与合规 (4)2.1 数据安全相关法律法规 (4)2.2 数据安全合规要求 (4)2.3 合规性检查与评估 (5)第三章数据安全风险评估 (5)3.1 风险评估流程 (5)3.2 风险识别与分类 (6)3.3 风险评估与应对策略 (6)第四章数据加密技术 (7)4.1 数据加密原理 (7)4.2 加密算法与应用 (7)4.2.1 对称加密算法 (7)4.2.2 非对称加密算法 (8)4.3 加密密钥管理 (8)第五章数据存储安全 (8)5.1 数据存储策略 (8)5.2 存储设备安全 (9)5.3 存储数据加密 (9)第六章数据传输安全 (10)6.1 数据传输加密 (10)6.1.1 基本概念 (10)6.1.2 常用加密算法 (10)6.1.3 加密算法应用 (10)6.2 传输协议安全 (10)6.2.1 协议 (10)6.2.2 IPsec协议 (10)6.2.3 SSH协议 (10)6.3 数据传输审计 (11)6.3.1 审计重要性 (11)6.3.2 审计实施方法 (11)第七章数据备份与恢复 (11)7.1 数据备份策略 (11)7.1.1 完全备份 (11)7.1.2 差异备份 (11)7.1.3 增量备份 (11)7.1.4 按需备份 (11)7.2 备份存储管理 (12)7.2.1 存储介质选择 (12)7.2.2 存储位置规划 (12)7.2.3 备份周期设定 (12)7.2.4 备份策略优化 (12)7.3 数据恢复流程 (12)7.3.1 确定恢复需求 (12)7.3.2 选择备份文件 (12)7.3.3 恢复数据 (12)7.3.4 验证恢复结果 (12)第八章数据访问控制 (13)8.1 访问控制策略 (13)8.2 用户身份验证 (13)8.3 权限管理 (13)第九章数据安全审计 (14)9.1 审计策略与流程 (14)9.1.1 制定审计策略 (14)9.1.2 审计流程 (14)9.2 审计日志管理 (15)9.2.1 日志收集 (15)9.2.2 日志存储 (15)9.2.3 日志分析 (15)9.3 审计报告与分析 (15)9.3.1 审计报告撰写 (15)9.3.2 审计报告分析 (16)第十章数据安全事件应急响应 (16)10.1 应急响应流程 (16)10.2 事件分类与处理 (16)10.3 应急响应团队建设 (17)第十一章数据安全教育与培训 (17)11.1 员工安全意识培训 (17)11.2 安全技能培训 (18)11.3 培训效果评估 (18)第十二章数据安全管理体系建设 (19)12.1 安全管理体系框架 (19)12.2 安全管理制度 (19)12.3 安全管理评估与改进 (20)第一章数据安全概述1.1 数据安全定义数据安全，顾名思义，是指保护数字数据免受未经授权的访问、篡改、泄露、损坏或丢失的一系列措施和方法。
网络安全数据分析中的关联分析技术
网络安全数据分析中的关联分析技术在网络安全领域中，数据分析起着至关重要的作用，而关联分析技术则是其中的重要组成部分。
关联分析技术通过挖掘数据集中的关联规则，能够帮助安全专家发现隐藏在海量数据背后的潜在威胁和漏洞。
本文将介绍网络安全数据分析中的关联分析技术，包括其原理、应用以及未来的发展前景。
1. 关联分析技术的原理关联分析技术主要基于“频繁项集”和“关联规则”的概念。
频繁项集指的是在数据集中频繁出现的项的集合，而关联规则则是描述这些项之间的相关性的规则。
关联规则一般具有两个部分：前件和后件。
前件表示规则中的条件，后件表示规则中的结论。
关联分析的原理可以用以下步骤概括：1）扫描数据集，统计所有项的频率。
2）根据设定的最小支持度阈值，找出频繁项集。
3）生成关联规则，并计算其置信度。
4）根据设定的最小置信度阈值，筛选出符合要求的关联规则。
2. 关联分析技术的应用关联分析技术在网络安全领域中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：2.1 识别潜在威胁通过对网络安全数据中的关联规则进行分析，安全专家可以发现潜在的威胁和攻击模式。
例如，通过分析入侵检测系统的日志数据，可以找到一些异常行为或者具有相似攻击方式的事件，并从中发现攻击者的行为模式。
2.2 异常检测关联分析技术也可以用于网络异常检测。
通过对网络活动数据的关联规则进行建模，可以在数据中捕捉到异常的行为。
例如，通过对用户网络活动的关联规则进行分析，可以发现异常的登录行为或者异常的数据传输行为。
2.3 安全策略优化通过对网络安全数据进行关联分析，可以发现安全策略的优化空间。
例如，通过分析网络防火墙日志数据，可以找到一些特定的网络流量模式，并结合关联规则的置信度，对防火墙的规则进行调整和优化。
3. 关联分析技术的未来发展随着网络安全威胁的不断演化和数据量的不断增加，关联分析技术也在不断发展。
以下是几个关联分析技术未来的发展方向：3.1 大数据处理随着云计算和大数据技术的迅速发展，网络安全数据也呈现出爆炸式增长的趋势。
网络安全的数据怎么获得
网络安全的数据怎么获得在现代社会中，网络已成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，网络的普及也带来了一系列的安全问题，因此网络安全变得尤为重要。
网络安全的数据可以通过以下几种途径获得。
首先，在大数据时代，各种机构和企业都积累了海量的网络安全数据。
这些数据包括黑客攻击、病毒传播、网络钓鱼等各种网络安全事件的记录。
这些数据可以从相关机构、企业和政府部门获取，但由于安全性原因，一般来说这些数据并不对公众完全开放。
其次，网络安全厂商和专家也是获得网络安全数据的重要来源。
网络安全厂商通常会收集和分析各种网络威胁情报，并将其应用到自己的安全产品中。
同时，网络安全专家也会通过自己的研究和调查，获取网络安全数据。
对于一些普通用户来说，可以通过关注网络安全厂商和专家的博客、论坛和社交媒体等渠道，获取最新的网络安全资讯和数据。
此外，政府部门也是获得网络安全数据的重要力量。
政府通常会投入大量资源用于网络安全监测和防御，他们会从各种渠道收集网络安全数据，例如站点访问日志、黑客攻击记录、网络恶意程序分析结果等等。
一些国家和地区的政府还会建立网络安全数据共享平台，将网络安全数据开放给相关部门和企业使用。
最后，个人用户也可以获得部分网络安全数据。
对于一些开放的数据集，个人用户可以通过搜索引擎、数据库和相关网站获取数据。
例如，可以通过搜索引擎搜索“网络安全报告”、“网络攻击数据”等关键词，找到各类网络安全报告和数据。
此外，一些网络安全社区和组织也会发布一些网络安全数据，对于一些感兴趣的用户来说，可以获取到一些比较有价值的数据。
需要注意的是，网络安全数据的获取需要保护隐私和遵守相关法律法规。
不当的使用和公开可能会导致对个人和机构的侵害。
因此，在获取和使用网络安全数据的过程中，对数据的合法获取和使用要有所了解，并遵守相关的规定和法律。
面向智慧校园的教育大数据分析关键技术
EDUCATION FORUM教育论坛摘要：针对业务系统数据标准不统一、数据结构多样化、数据更新不及时等因素给智慧校园建成造成的不利影响，论文通过构建大数据平台的方式对多源异构数据进行梳理，将结构化、半结构化和非结构化数据整合成数据仓库，在此基础上从学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
系统已在学生管理和教学督导等部门普遍使用得到积极肯定。
关键词：智慧校园；大数据应用；网络行为分析；学业预警；精准督教经过多年的信息化建设积累，目前国内高校已建成了各类信息服务系统，为学校的校务管理、师生服务、对外交流等做出了很大贡献[1]。
智慧校园作为数字校园的高端形态，以面向服务为基本理念，构建资源共享、智能灵活的教育教学环境，能够有效支持高校的教学、学习、科研与管理活动，丰富校园文化，拓展学校的时空维度。
但“智慧”的基础是数据，一个完整的数据集，需要将来自各类数据源的数据按照统一的信息标准进行转换、梳理、清洗、纠错、匹配等操作，再以主题数据集的形式进行重新整合，形成具备整体性、标准性、一致性和完整性的新数据集，这就需要一个灵活、可扩展的技术平台来承载和运行。
受应用系统数据标准不统一、数据结构多样、数据更新不及时等因素影响，难以建立这样的标准技术平台，从而给校园大数据资产的挖掘应用造成了很大的困难[2-3]。
本文从大数据分析平台建立、学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
一、大数据分析平台构建大数据分析平台旨在解决学校内部积累的海量高维、多源异构、缺失和噪声数据以及数据动态变化等挑战难题[4]，综合现有的各业务系统数据如人事、科研、教务、质控、一卡通以及各类设备日志数据、外部互联网数据等，构建共享数据仓库，帮助学校统一数据口径、管理数据资产、对数据使用过程进行监控，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策[5]。
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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.
（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。
DARPA 2000数据集
DARPA 2000在DARPA 1999基础上攻击数据中加入了DDoS (Distributed Deny of Service)攻击，并增加了内部攻击、内部监听数据，以及Windows NT流量和攻击
SEA数据集
SEA数据集涵盖70多个UNIX系统用户的行为日志，这些数据来自于UNIX系统acct机 制记录的用户使用的命令。SEA数据集中每个用户都采集了15000条命令，从用户集 合中随机抽取50个用户作为正常用户，剩余用户的命令块中随机插入模拟命令作为 内部伪装者攻击数据
景各不相同，如职业，学生、行政人员等。
与SEA数据集相比，WUIL数据集的优势在于恶意数据采集于实际用户操作，实验中系统登录后由攻击者操作， 借此模拟内部攻击者伪装其他用户身份未授权进行恶意操作的攻击场景。为了进一步分析攻击者个人知识能 力对攻击的影响，工作人员将模拟的攻击分成初级、中级、高级三个层次，每个层次对应着攻击者具备的不 同的知识层次、掌握的攻击工具数量以及对计划准备程度，如初级层次的攻击者不仅缺乏相应的攻击工具与 技术，也只是偶然使用其他用户的电脑；而高级层次的攻击者不仅携带了USB设备，还准备了自动化脚本搜 索系统中的有价值文件，最终安全退出等。
ADFA-LD数据集
ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测系统的数据集 合，被广泛应用于入侵检测类产品的测试。该数据集包括Linux和Windows，记录 了系统调用数据，Gideon Creech是这个项目的负责人
基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常 行为分类算法研究
HTTP DATASET CSIC 2010
包含大量标注过的针对Web服务的36 000个正常请求以及25 000个攻击请求，攻击 类型包括sql注入、缓冲区溢出、信息泄露、文件包含、xss等，被广泛用于WAF类 产品的功能评测。
Challenge 2013数据集 关于网络安全数据可视分析的竞赛数据集，该数据集提供了某虚构的跨国公司内部 网络两周的运行日志，日志类型有3种，分别是网络流量Netflow日志数据和Big Brother 网络健康和状态数据， 日志包括：第一、二周的Netflow和Big Brother日志，第二周的入侵预防系统日志 数据，通过日志的分析可以找出网络中存在的异常， 网络包含的主机和服务器约1100 台，原始日志量接近10 GB，记录数超过9000万行, 下载要先输入邮箱地址。
AБайду номын сангаасg 4 23:32:00 lisa snort[17482]: SCAN-SYN FIN: 202.61.204.176:109 -> 216.80.71.102:109
Aug 4 23:32:00 lisa snort[17482]: SCAN-SYN FIN: 202.61.204.176:109 -> 216.80.71.103:109
基于时间的网络流量统计特征
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.
TCP连接的内容特征
（10）hot. 访问系统敏感文件和目录的次数，连续，范围是 [0, 101]。
（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，连续，0或1。root_shell是指获得超级用户权 限。
WUIL数据集
记录表征用户访问文件的行为。通过借助Windows的审计工具，他们实验记录20个用户的打开文件/目录的 行为，每条记录包含事件ID、事件时间以及事件对象及其路径信息（如文件名与文件路径）。
为了体现用户的计算机知识背景与技能对文件访问行为的影响，WUIL数据集来自于20个用户，这些用户背
CERT数据集考虑了内部人行为建模多个维度，如关系模型、资产模型、行为模型、心理学模
型、以及攻击场景特征等来构造攻击数据，从而达到了内部攻击的全方位模拟，不足之处有两 方面：（1）攻击数据来源于人工模拟，与真实攻击数据特征存在偏差；（2）仅仅采集了用户 在信息系统中的操作行为，没有考虑用户个体特征的建模（如职位、技术能力、工作绩效等）， 因此无法避免实际检测中的误报。
（20）num_outbound_cmds. 一个FTP会话中出站连接的次数，连续，0。数据集 中这一特征出现次数为0。
（21）is_hot_login.登录是否属于“hot”列表（***），是为1，否则为0，离散，0 或1。例如超级用户或管理员登录。 （22）is_guest_login. 若是guest 登录则为1，否则为0，离散，0或1。
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
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
WUIL数据集从用户浏览文件系统角度刻画用户行为，以此作为验证用户身份的工具，该数据集不足之处是
仅仅采集了用户操作文件系统的行为，维度单一，缺乏全面地反映。
CERT-IT数据集
该数据集模拟了恶意内部人实施的系统破坏、信息窃取与内部欺诈三类主要的攻击行为数据以 及大量正常背景数据。 CERT数据集中涉及多个维度的用户行为数据，如文件访问（创建、修改、删除以文件名称、 类型等）、邮件收发、设备使用（移动存储设备、打印机等）、HTTP访问以及系统登录等行为， 还包括了用户的工作岗位以及工作部门等信息。CERT数据集提供了用户全面的行为观测数据 以刻画用户行为模型。
KDD99 数据集
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。
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.
（7）land. 若连接来自/送达同一个主机/端口则为1，否则为0
（8）wrong_fragment. 错误分段的数量 （9）urgent. 加急包的个数
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.
TCP连接基本特征（共9种 ）
（1）duration. 连接持续时间，以秒为单位，连续类型 （2）protocol_type. 协议类型， （3）service. 目标主机的网络服务类型， （3）service. 目标主机的网络服务类型， （5）src_bytes. 从源主机到目标主机的数据的字节数， （6）dst_bytes. 从目标主机到源主机的数据的字节数