KDD Cup 99 데이터셋의 문제와 데이터 전처리

KDD Cup 99 데이터셋은 침입 탐지에서 가장 널리 사용되는 데이터셋일 뿐만 아니라 침입 탐지 시스템의 성능을 평가하는 사실상의 기준점입니다. 그럼에도 불구하고 이 데이터셋에는 무시할 수 없는 많은 문제들이 존재합니다. 침입 탐지에서 좋은 데이터 마이닝 모델을 구축하고 적절한 네트워크 침입 공격 유형의 특징을 찾기 위해, 연구자들은 이 데이터셋에 대한 잘 알려진 이해를 가져야 합니다. 본 논문에서는 첫째로, 데이터셋에 존재하는 문제들에 대한 깊이 있는 분석을 수행하고 이를 해결하기 위한 관련 솔루션을 제시하였습니다. 둘째로, KDD Cup 99 데이터셋의 훈련 세트의 10% 하위 집합에 대해 충분한 데이터 전처리를 수행하여 후속 과정에 더 나은 결과를 제공하였습니다. 게다가, 실험에서 10가지 일반적인 데이터 마이닝 알고리즘을 비교함으로써, 데이터 전처리가 데이터 마이닝 알고리즘의 성능과 중요성에 중요한 역할을 한다는 것을 분석하고 요약하였습니다.