1、内容概要：本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集预处理，搭建DNN和CNN神经网络实现kdd99入侵检测分类，适用于初学者学习入侵检测分类使用。 2、入侵检测数据集： 该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。KDD99数据集总共由500万条记录构成，它还提供一个10%的训练子集kddcup.data_10_percent_corrected和测试子集corrected。 3、源代码Handle_data.py是kdd99数据集预处理源代码，kddcup.data_10_percent_corrected.xls是预处理后的数据集。 4、源代码：Kdd_dnn.py是基于DNN神经网络对入侵检测数据集进行分类；kdd_cnn.py是基于CNN神经网络对入侵检测数据集进行分类。

基于Tensorflow用CNN（卷积神经网络）处理kdd99数据集，代码包括预处理代码和分类代码，准确率99.6%以上，并且快速收敛至最优值。 (Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessing code and classification code, the accuracy rate is more than 99.6%, and quickly converge to the optimal value.)

基于Tensorflow用CNN（卷积神经网络）处理kdd99数据集，代码包括预处理代码和分类代码，准确率99.6%以上，并且快速收敛至最优值。 (Based on Tensorflow (convolutional neural network) processing KDD99 data set based on CNN, the code includes preprocessing code and classification code, the accuracy rate is more than 99.6%, and quickly converge to the optimal value.)