CICIDS2017入侵检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：入侵检测,网络攻击,流量分析,安全研究,机器学习,数据清洗,特征工程,网络防御,攻击分类
数据概述：
本数据集为CICIDS2017，包含2017年7月3日至7月7日间采集的真实世界网络流量数据，旨在为入侵检测与防御研究提供可靠的测试与验证支持。数据集涵盖了良性流量与多种最新的网络攻击类型，包括暴力破解FTP/SSH、拒绝服务攻击（DoS/DDoS）、心脏滴血攻击、网络渗透攻击等。数据通过CICFlowMeter工具进行分析，生成了基于时间戳、源/目标IP、端口、协议及攻击类型的CSV格式流量特征文件。数据集还提供了详细的特征定义，便于研究人员进行深入分析与模型训练。
数据用途概述：
该数据集适用于入侵检测算法的开发与优化、网络攻击行为分析、网络安全防护策略设计等多种场景。研究人员可利用此数据集评估异常检测模型的性能，探索攻击特征的提取方法，或研究不同攻击类型的分布规律。企业与安全机构可基于数据集开发高效的入侵检测系统（IDS）或入侵防御系统（IPS），提升网络安全防护能力。此外，该数据集也适合用于教学与培训，帮助学生与从业者理解网络攻击的特征及其防御机制。
