第二周毕业设计任务书（3.8--3.15）

标签：概率   main   异常类   ip地址   detail   数据   测试   stat   估计   

1、周计划表

1、本周内容：

  1）KDDCUP99数据集

   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。

　　KDDCUP99数据集中每个连接（*）用41个特征来描述：

     1. TCP连接基本特征（共9种）

     2. TCP连接的内容特征（共13种）

     3. 基于时间的网络流量统计特征 （共9种，23～31）

     4. 基于主机的网络流量统计特征 （共10种，32～41）

    （具体的特征暂略）

 2）数据的预处理

    (1) protocol type: 1-icmp; 2-tcp; 3-udp; 4-others.  

    (2) service: domain-u 1;  ecr_i 2;  eco-i 3;  finger 4;  ftp-data 5;  ftp 6;  http 7;  hostnames 8; imap4  9;   login 10;  mtp 11;  netstat 12;  other 13;  private 14;  smtp 15;  systat 16;  telnet 17; time 18; uucp 19;   其他服务 20;

    (3) flag: 1-REJ; 2-RSTO; 3-RSTR; 4-S0; 5-S3; 6-SF; 7-SH; 8-OTHERS;

    (4)其他数据归一化处理：x∈[xmin,xmax], t=(x-xmin)/(xmax-xmin) ∈[0,1].

 3）相应的算法。

      设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。有类别集合。（摘自来自第一次任务书）

　　1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。

      2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即。

      3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：

      因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

（计算，如果，则。 关键就是如何计算第中各个条件概率——摘自第一次计划书）

4.你本周参考资料。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ae073680101g1fh.html

http://blog.csdn.net/com_stu_zhang/article/details/6987632

5.你本周实现的代码及截图。

暂无

6.你本周的体会。

KDDCUP99数据具有诸多属性，数据预处理可以简化许多冗余数据，并且通过设定关键值来处理。30万的数据量可能对之后的实验运行会带来一些挑战，不过数据预处理后的样本训练就是机器工作，数据预处理对之后的精确度有很大影响，所以要重视。

第二周毕业设计任务书（3.8--3.15）

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原文地址：http://www.cnblogs.com/net1313whc/p/6560924.html