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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：______________。
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。
`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。
第二章 introduction分类策略：预测型 描述型数据挖掘的具体实际应用：银行，风险，诈骗，关联分析，市场分析……KDD (knowledge )概念， KDD 和数据挖掘的关系：数据挖掘时 KDD 的一个重要组成部份.KDD:选择和处理数据的过程，从而获得新颖的，准确的和游泳的知识，并为问题建立模型。
(数据挖掘是 kdd 的一个重要过程) .KDD 的过程： (数据挖掘是知识发现的核心过程)知识合并(创建数据集)，选择和预处理(数据清理： 60%工 作量)，数据挖掘，解释评估。
Garbage in garbage out 50-70%花在头两步。
KDD 的良性循环：由KDD 过程得到知识，应用知识得到结果，评价结果得到策略，确定问题共KDD 过程改进。
31数据合并：决定属性，存储到数据库，处理缺值，去掉例外点数据选择和预处理： 生成数据集，减少属性维度， 减少属性值范围，数据转换(归一化…) OLAP(联机分析过程) 和虚拟化工具数据挖掘：自动发现(探索) (如聚类分析，贝叶斯聚类)，分类预测(例如回归，遗传算法)，解释描述(例 如决策树 关联规则)……n 多方法数据挖掘的所有结果都实用么？ 53评估与解释：评估(交叉验证，专家)解释(归纳书和规则模型可直接阅读，聚类结果可视化、表格化。
发现模式的表达(presentation of discovered patterns): 不同用途、背景需要不同的表达。
概念层次很重要，对知 识的高度抽象有时不容易理解。
不同的知识需要不同的表达(关联规则，分类，聚类 等等)数据挖掘的主要问题：挖掘方法(从不同的数据类型中挖掘不同知识，性能(效率，开消，规模)，评估，背 景知识的不同，噪声和不完整数据，并行、分布、增量式挖掘方法，知识融合)。
用户交互。
应用和社会影响。
数据挖掘概念：从大量数据中发现实用的知识。
KDD 过程：数据整合，数据选择与预处理，数据挖掘，解释与评估。
数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。
数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。
数据挖掘技术经历了三个演变时期。
第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。
第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。
它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。
当时的KDD全称为数据库知识发现。
它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。
这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。
数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。
但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。
数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。
我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。
数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。
数据库知识发现(kdd)技术在质谱解析中的应用
KDD（Knowledge Discovery in Databases）是一种从数据库中发现有价值的知识和信息的技术。
质谱解析是一种用于确定化合物分子结构和化学组成的分析技术。
在质谱解析中，KDD 技术可以被应用于以下几个方面：
1. 数据清洗和预处理：质谱数据通常具有大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
KDD技术可以用来识别和去除异常值、填补缺失值，以及对数据进行特征选择和降维，从而提高质谱解析的准确性和效率。
2. 数据挖掘和模式识别：KDD技术可以通过挖掘大规模质谱数据中的隐藏模式和规律，提取出有用的信息和知识。
例如，可以使用聚类算法将质谱数据进行分组，发现不同样本之间的相似性和差异性；可以使用分类算法构建模型，对新的质谱数据样本进行分类和预测。
3. 特征提取和特征选择：质谱解析中的特征提取和特征选择是非常重要的步骤，它们可以帮助识别出与化合物结构和组成相关的特征。
KDD技术可以用来发现和提取质谱数据中的有效特征，或者选择最具代表性的特征，从而简化质谱解析的过程并提高结果的准确性。
4. 数据集成和融合：质谱数据通常包含来自不同仪器和实验条件的多个数据集，需要进行数据集成和融合。
KDD技术可以帮助将多个质谱数据集进行整合，识别和解决数据之间的冲突和一致性问题，从而得到更全面和准确的分析结果。
总之，KDD技术在质谱解析中的应用可以帮助提高质谱数据的处理效率和准确性，发现隐藏在数据中的有价值的信息和知识。
它对于化学、生物学等领域中的质谱数据分析和解释具有重要意义。
KDD与数据挖掘的关系：用数据库管理系统来存储数据,用机器学习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的结合促成了数据库中的知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Databases)的产生。
实际上,KDD是一门交叉性学科,不但涉及到机器学习,而且涉及到模式识别、统计学、数据可视化、高性能计算、专家系统等多个领域从数据库中发现出来的知识可以用在科学研究、信息管理、过程控制、决策支持等各个方面。
数据挖掘是KDD最核心的部分,是采用机器学习、统计等方法进行知识学习的阶段、数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏。
目前大多数的研究都集中在数据挖掘算法和应用上。
KDD过程包括数据清理、数据集成、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。
DM介绍数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的过程。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
一.数据挖掘的功能：包括发现概念/类描述、关联、分类、预测、聚类、趋势分析、偏差分析和类似性分析。
(1)预测：根据估计对象的过去观察值来预测未来值，与推估的区别在于这种预测以变量本身过去的值估计未来值例如由顾客过去的刷卡消费量预测其未来的刷卡消费量。
(2)分类(classification)：指按照分析对象的属性分门别类加以定义从而建立类组(class),例如将信用申请者的风险属性，区分为高度风险申请者，中度风险申请者及低度风险申请者。
(3)关联：将所有对象按某种规则划分为相关联的类从而将它们放在一起。
例如超市中相关的盥洗用品(牙刷牙膏、牙线)放在同一货架上。
（4）聚类：就是将数据对象分组成多个类或簇，划分原则是在同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
（5）趋势分析：根据已有的经验来预测事情的发展趋势。
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。
数据挖掘方法总结数据挖掘（Data Mining，DM），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘（Data Mining）的十种分析方法：1.记忆基础推理法（Memory-Based Reasoning：MBR）记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。
距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。
记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。
另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。
较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。
此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。
其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2.市场购物篮分析（Market Basket Analysis）购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。
1 数据挖掘概述1.1 背景1.2 数据挖掘定义1.3 基本概念1.4 主要功能1.5 数据挖掘模型1.6 实现流程1.7 数据挖掘的应用1.8 未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长——据估计，每二十个月将增加一倍。
许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。
目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
为了充分利用现有信息资源，从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命力。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议（AAAI）的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
随后，在1991年、1993年和1994年都举行KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。
1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届KDD国际学术会议（KDD’95）。
由Kluwer Academic Publisher出版，1997年创刊的《Knowledge Discovery and Data Mining》是该领域中的第一本学术刊物。
最初，数据挖掘是作为KDD中利用算法处理数据的一个步骤，其后逐渐演变成KDD的同义词。
现在，人们往往不加区别地使用两者。
KDD常常被称为数据挖掘（Data Mining），实际两者是有区别的。
一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘（Data Mining），数据挖掘是KDD中一个非常重要的处理步骤，是KDD的核心过程。
数据挖掘是近年来出现的客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）、商业智能（Business Intelligence，BI）等热点领域的核心技术之一。
KDDCup99网络入侵检测数据介绍对于入侵检测的研究,需要大量有效的实验数据。
数据的采集可以通过一些抓包工具来获得,如unix下的tcpdump,windows下的libdump,或者专用的软件snort捕捉数据包,生成连接记录作为数据源。
在此,本文介绍基于数据挖掘的入侵检测技术研究中使用的kddcup99[1]的网络入侵检测数据集。
该数据集是从模拟美国空军局域网收集的九周网络连接数据。
它分为有标记的训练数据和无标记的测试数据。
测试数据和训练数据具有不同的概率分布。
测试数据包含一些训练数据中没有出现的攻击类型，这使得入侵检测更加真实。
在训练数据集中包含了1种正常的标识类型normal和22种训练攻击类型,如表1-1所示。
另外有14种攻击仅出现在测试数据集中。
表1-1kddcup99入侵检测的识别类型实验数据识别类型normaldos表示正常记录拒绝服务攻击特定分类识别normalback、land、Neptune、pod、Smurf、teardropipv6、nmap、portsweep、satanftp_uuuuu写入、guess_uuuuuuuuwd、IMAP、多跳、PHF、spy、warezclient、，warezmasterprobingr2l监控和其他检测活动从远程机器非法访问u2r普通用户非法访问缓冲区到本地超级用户权限uu溢出、加载模块、perl、rootkitkddcup99训练数据集中每个连接记录包含了41个固定的特征属性和1个类标识,如图1-1所示,标识用来表示该条连接记录是正常的,或是某个具体的攻击类型。
在41个固定的特征属性中,9个特征属性为离散(symbolic)型,其他均为连续(continuous)型。
duration,protocol_type,service,flag,src_bytes,dst_bytes,land,2022年11月11日访问量大小文件，出入口量大小出入口量大小出入口量大小cmds，是主机登录登录，是客人登录，登录，计数，统计，srv计数，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，统计，uSRV速率，dst_uuu主机uuuu相同uSRC_uuuu端口uuu速率，dst_uuuuuu主机uuv_uuuuu差异uuu主机uuu速率，dst_host_serror_rate,dst_host_srv_serror_rate,dst_host_rerror_rate,dst_host_srv_rerror_rate,class0,udp,private,sf,105146,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0.00,0.00,0.00,0.00,1.00,0.00,0.00255 4,1.00,0.01,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00，正常。
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]。
