Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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ネットワーク異常検出
ビジネス背景：
コンピュータネットワークの利用が大幅に拡大し、その上で動作するアプリケーションの数が大幅に増加する中で、ネットワークセキュリティの重要性がますます高まっています。すべてのコンピュータシステムはセキュリティ上の脆弱性に悩まされており、これらの問題をメーカーが解決するには技術的に難しく、経済的にもコストがかかります。したがって、ネットワーク内の異常や攻撃を検出する特殊なデバイスとしての侵入検知システム（IDS）の役割がますます重要になっています。侵入検知分野の研究は長い間、主に異常ベースと誤用ベースの検知技術に焦点を当ててきました。誤用ベースの検知はその予測可能性と高い精度のため、一般的に商用製品で好まれていますが、学術研究では、異常検知は新しい攻撃に対処する理論的な可能性があるため、より強力な方法として考えられています。最近の異常検知の研究トレンドを詳細に分析すると、検知率が98％と非常に高く、誤報率を1％に抑えるいくつかの機械学習手法が報告されていることに気づきます。しかし、最新のIDSソリューションや商用ツールを見ると、異常検知アプローチを使用している証拠はなく、実務者は依然としてこれを未成熟な技術と考えています。このギャップの原因を見つけるために、異常検知に関する多くの研究が行われ、学習と検知アプローチ、トレーニングデータセット、テストデータセット、評価方法などの様々な側面が検討されました。
ビジネス上の問題：
あなたのタスクは、ネットワーク内の異常や攻撃を検出するネットワーク侵入検知システムを構築することです。2つの問題があります。
1. 二項分類：活動が正常か攻撃か
2. 多項分類：活動が正常か、DOSか、PROBEか、R2Lか、U2Rか
現在、従属変数（目的変数）は明示的に定義されていないことに注意してください。ただし、必要に応じて攻撃変数を使用して目的変数を定義することができます。
データの入手可能性：
このデータはKDDCUP’99データセットで、ネットワークベースの異常検知システム用の少数の公開データセットの1つとして広く使用されています。
データセットの列名リスト：
["継続時間【注：原文中“duration”未完整结束，根据现有内容翻译为“継続時間”，需确认原文完整表述。]
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