《表1 UNSW-NB15数据集特征》

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《基于独热编码和卷积神经网络的异常检测》

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实验采用UNSW-NB15数据集，该数据集的原始网络包是ACCS网络范围实验室于2015年使用IXI PrimeSturf工具创建的，包含了真实网络正常活动和合成的当代攻击行为[7-8]。该数据集含100GB的原始流量（PCAP文件），有9种类型的攻击，即Fuzzers、Analysis、Backdoors、DoS、Exploits、Generic、Reconnaissance、Shellcode和Worms。除了原始数据包外，ACCS还使用ARGUS、BRO-ID工具，并结合12种数据挖掘算法来生成含有47个特征加上2个标签的特征数据，如表1所示。9大攻击类别又分为6 845个攻击小类，其中有3 068个攻击被CVE漏洞库收录，漏洞年限主要分布在2004—2014年之间，有很强的时效性和研究价值。