CICIDS2017神经注意力模型网络入侵检测数据集-2017年-vinesmsuic
数据来源：互联网公开数据
标签：CICIDS2017,神经注意力模型,网络入侵检测,网络安全,数据集,人工智能,机器学习
数据概述：
本数据集是预处理后的CICIDS2017数据集，源自论文“A Neural Attention Model for Real-Time Network Intrusion Detection”。该数据集用于训练和评估神经注意力模型在实时网络入侵检测中的应用。数据集包含各种类型的网络流量数据，经过预处理后可供进一步分析和建模。
数据集字段包括但不限于以下内容：
- 流量基本信息（如源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议类型等）
- 流量统计特征（如总字节数、总数据包数、平均字节数等）
- 流量时间特征（如持续时间、开始时间、结束时间等）
- 流量行为特征（如标志位、错误计数等）
- 标签（正常流量或攻击类型）
数据集来源于论文作者在GitHub上的公开发布，具有良好的权威性和可复制性。
数据用途概述：
该数据集适用于网络入侵检测领域的研究和开发，特别适合用于神经网络模型的训练和评估。研究人员可以利用此数据集进行特征提取、模型构建、模型评估等工作；网络安全专家可以使用此数据集测试和优化入侵检测系统；教育机构亦可将其用于教学或实验，帮助学生理解网络入侵检测的技术原理和实际应用。
