UNSW_NB15入侵检测数据集，相比于KDD99和NSLKDD数据集更适合相关研究人员用于入侵检测系统的研究
2024/11/2 13:20:53
152.91MB
1
KDD99:该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。
测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。
NSL-KDD:是KDD'99数据集的改进
测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。
NSL-KDD:是KDD'99数据集的改进
2023/8/24 22:25:58
33.95MB
1
NSL-KDD数据集是KDD99数据集的改进，可以作为有效地基准数据集，各机器学习算法可以在NSL-KDD数据集上进行入侵检测实验。
2023/8/13 4:26:44
6.29MB
1
将KDD99数据集中的符号性变成数值化，编程语言是Python;KDD数据集的每条连接记录是有38个数字特征和3个符号型特征组成，要相对数据进行处理首先要进行数据的标准化。
符号型特征数值化。
采用属性映射的方法
符号型特征数值化。
采用属性映射的方法
2023/8/11 16:06:58
17KB
1
收缩包里有TXT以及arff两莳格式数据均已经处置竣事，也能够将数据转为其余格式，用于学习入侵检测以及收集态势感知的仿真挺不错，能够直接用weka举行约莫的分类料想。
2023/5/4 18:40:34
4.82MB
1
包括以下内容：1、10%原数据集+数值化&归一化后.zip2、5000条原比例数值化&归一化后.zip3、500条随机数值化&归一化后.zip
2018/6/26 8:48:55
23MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB