KDD99 Feature Extractor 使用指南

KDD99 Feature Extractor 使用指南

kdd99_feature_extractor Utility for extraction of subset of KDD '99 features from realtime network traffic or .pcap file 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kd/kdd99_feature_extractor

项目基础介绍和主要编程语言

KDD99 Feature Extractor 是一个用于从实时网络流量或pcap文件中提取KDD '99数据集子集特征的工具。该项目由AI-IDS团队在GitHub上维护，该项目的主要编程语言是C++和Python。

新手使用该项目时需要特别注意的问题及解决步骤

问题1：如何在不同环境下构建项目？

解决步骤：

1. 创建一个临时文件夹用于存放构建文件：

   mkdir build-files
   

2. 进入该文件夹，配置构建缓存：

   cd build-files
   cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -G "CodeBlocks - Unix Makefiles"
   

3. 退出构建缓存文件夹，编译项目：

   cd ..
   cmake --build ./build-files --target kdd99extractor -- -j 4
   

4. 编译完成后，项目路径为：build-files/src/kdd99extractor

问题2：提取的特征是否与KDD '99数据集的特征完全一致？

解决步骤：

• 项目文档指出当前版本的特征提取方法可能与KDD '99数据集使用的算法存在些许差异。虽然这样，它已经足够用于教育目的。需要注意的是，该项目特别指出了内容特征（KDD数据集中的第10-22列）并未包含在内。

问题3：如何在Windows系统上安装和配置所需的依赖？

解决步骤：

1. 安装Visual Studio：确保安装了支持C++的Visual Studio版本，并包含MSVC编译器。
2. 安装WinPcap：该项目需要WinPcap库来捕获网络流量，下载并安装最新版本的WinPcap。
3. 配置环境变量：将WinPcap的安装目录添加到系统的环境变量PATH中，以便在构建项目时能够调用其库。

以上步骤将帮助新手用户顺利开始使用KDD99 Feature Extractor项目，并理解其基础功能。在实践中遇到问题时，可以参考项目的文档和README文件，也可以查看是否有其他用户提出的相关问题和解决方案。

kdd99_feature_extractor Utility for extraction of subset of KDD '99 features from realtime network traffic or .pcap file 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kd/kdd99_feature_extractor