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 Service
R2U：Remote to User
U2R：User to Root
探针攻击：Probing
KDD99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 type
duration 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。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 discrete
离散
src_bytes number of data bytes from source to destination
从源主机到目的主机数据的字节数
[0 ~ 1379963888] continuous
连续
dst_bytes number of data bytes from destination to source
从目的主机到源主机数据的字节数
[0 ~ 1309937401] continuous
连续
flag normal or error status of the connection
连接状态正常或错误的标志，共11中
OTH, REJ, RSTO, RSTOS0, RSTR, S0, S1, S2, S3, SF, SH
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。
11种状态的详细解释，参考文章[4] discrete
离散
land 1 if connection is from/to the same host/port; 0 otherwise
1: 连接来自/到同一主机/端口
0: 其它 discrete
离散
wrong_fragment number of ``wrong’’ fragments
“错误”片段的数量
[0 ~ 3] continuous
连续
urgent number of urgent packets
urgent加急包数量
[0 ~ 14] continuous
连续
Table 1: Basic features of individual TCP connections.

表1：TCP连接的基本特征

TCP连接的内容特征
feature name description type
hot number of ``hot’’ indicators
访问系统敏感文件和目录的次数
[0 ~ 101]
例如访问系统目录，建立或执行程序等 continuous
连续
num_failed_logins number of failed login attempts
登录尝试失败的次数。
[0 ~ 5] continuous
连续
logged_in 1 if successfully logged in
0 otherwise
1：成功登录
0：其它 discrete
离散
num_compromised number of ``compromised’’ conditions
’compromised’条件出现的次数
[0 ~ 7479] continuous
连续
root_shell 1 if root shell is obtained; 0 otherwise
1：获得root shell
0：其它 discrete
离散
su_attempted 1 if ``su root’’ command attempted; 0 otherwise
1：出现’su root’
0：其它 discrete
离散
num_root number of ``root’’ accesses
root用户访问次数
[0 ~ 7468] continuous
连续
num_file_creations number of file creation operations
文件创建操作的次数
[0 ~ 100] continuous
连续
num_shells number of shell prompts
使用shell命令的次数
[0 ~ 5] continuous
连续
num_access_files number of operations on access control files
访问控制文件的次数
[0 ~ 9] continuous
连续
num_outbound_cmds number of outbound commands in an ftp session
一个FTP会话种出现连接的次数
数据集种这一特征出现次数为0 continuous
连续
is_hot_login 1 if the login belongs to the ``hot’’ list; 0 otherwise
1：登录属于’hot’列表
0：其它
如超级用户或管理员登录 discrete
离散
is_guest_login 1 if the login is a ``guest’'login; 0 otherwise
1：guest登录
0：其它 discrete
离散
Table 2: Content features within a connection suggested by domain knowledge.

表2：TCP连接的内容特征

基于时间的网络流量统计特征
feature name description type
count number of connections to the same host as the current connection in the past two seconds
Note: The following features refer to these same-host connections.
过去两秒内，与当前连接具有相同的目标主机的连接数。
[0 ~ 511]
注意： 以下特征连接到相同主机 continuous
连续
srv_count number of connections to the same service as the current connection in the past two seconds
Note: The following features refer to these same-service connections.
过去两秒内，与当前连接具有相同服务的连接数
[0 ~ 511]
注意： 以下特征连接到相同服务 continuous
连续
serror_rate % of connections that have ``SYN’’ errors
过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现“SYN” 错误的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
rerror_rate % of connections that have ``REJ’’ errors
过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现“REJ” 错误的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
same_srv_rate % of connections to the same service
过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，与当前连接具有相同服务的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
diff_srv_rate % of connections to different services
过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，与当前连接具有不同服务的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
srv_serror_rate % of connections that have ``SYN’’ errors
过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，出现“SYN” 错误的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
srv_rerror_rate % of connections that have ``REJ’’ errors
过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，出现“REJ” 错误的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
srv_diff_host_rate % of connections to different hosts
过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，与当前连接具有不同目标主机的连接的百分比
[0.00 ~ 1.00] continuous
连续
count、serror_rate、rerror_rate、same_srv_rate、diff_srv_rate这5个特征是 same host特征，前提都是与当前连接具有相同目标主机的连接；

srv_count、srv_serror_rate、srv_rerror_rate、srv_diff_host_rate这4个特征是same service特征，前提都是与当前连接具有相同服务的连接。

Table 3: Traffic features computed using a two-second time window.
表 3：基于时间的网络流量统计特征

基于主机的网络流量统计特征
feature name description type
dst_host_count 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机的连接数
[0 ~ 255] 连续
dst_host_srv_count 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接数
[0 ~ 255] 连续
dst_host_same_srv_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_diff_srv_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机不同服务的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_same_src_port_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同源端口的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_srv_diff_host_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中，与当前连接具有不同源主机的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_serror_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现SYN错误的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_srv_serror_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中，出现SYN错误的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_rerror_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现REJ错误的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
dst_host_srv_rerror_rate 前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中，出现REJ错误的连接所占的百分比
[0.00 ~ 1.00] 连续
表 4:基于主机的网络流量统计特征（KDD99官网的task部分没找到对应表格）

其它
KDD99在研究者当中十分流行，研究者也对其本身做了很多工作：

[*]减少特征数量，从最初的41个特征中选择最有用的特征
[*]指出了KDD99的不足之处
KDD99面临不平衡的分类方法问题。测试集和训练集的概率分布是不同的，由于在训练集中加入新的攻击，攻击和正常流量的类别的平衡会被打破。[?]
数据集太老了，可能存在过时的问题
有研究表明，该数据集存在导致对异常检测性能的过高估计的可能性
参考资料
[1]. CHAABOUNI N, MOSBAH M, ZEMMARI A, et al. Network Intrusion Detection for IoT Security Based on Learning Techniques [J]. Ieee Communications Surveys and Tutorials, 2019, 21(3): 2671-701.
[2]. KDD Cup 1999 Data
[3]. KDD99数据集与NSL-KDD数据集介绍 BTW： 这篇博客对 KDD99 和 NSL-KDD 写的很详细
[4]. Song J, Takakura H, Okabe Y. Description of kyoto university benchmark data[J]. Available at link: http://www.takakura.com/Kyoto_data/BenchmarkData-Description-v5.pdf [Accessed on 15 March 2016], 2006.
[5]. Özgür A, Erdem H. A review of KDD99 dataset usage in intrusion detection and machine learning between 2010 and 2015[J]. PeerJ Preprints, 2016, 4: e1954v1.
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