常見的入侵檢測數據集有:
Darpa 是一個由源 IP 和目標 IP 之間的通信組成的數據集。該數據集包含 IP 之間的不同攻擊。1998 年 DARPA 入侵檢測評估分為兩個部分:離線評估和實時評估。
KDD CUP 99數據集是1999年KDD CUP競賽使用的數據。
KDD99數據集是由DARPA98數據集經過數據挖掘和預處理后得到的。但KDD99與DARPA98并不是一一對應的,Wende Lee等人在處理原始連接數據時將部分重復數據去除,例如進行DoS攻擊時產生大量相同的連接記錄,就只取攻擊過程中5分鐘內的連接記錄作為該攻擊類型的數據集。同時,也會隨機抽取正常(normal)數據連接作為正常數據集。
NSL-KDD 是一個數據集,建議用于解決中提到的 KDD’99 數據集的一些固有問題。雖然,這個新版本的 KDD 數據集仍然存在 McHugh 討論的一些問題,可能不能完美代表現有的真實網絡,但由于缺乏基于網絡的 IDS 的公共數據集,我們相信它仍然可以作為一個有效的基準數據集來幫助研究人員比較不同的入侵檢測方法。
UNSW-NB 15 數據集的原始網絡數據包是由新南威爾士大學堪培拉網絡靶場實驗室的 IXIA PerfectStorm 工具創建的,用于生成真實現代正常活動和合成當代攻擊行為的混合體。tcpdump 工具用于捕獲 100 GB 的原始流量(例如 Pcap 文件)。該數據集有九種類型的攻擊,即 Fuzzers、Analysis、Backdoors、DoS、Exploits、Generic、Reconnaissance、Shellcode 和 Worms。使用 Argus、Bro-IDS 工具并開發了 12 種算法以生成帶有類別標簽的總共 49 個特征。