马来西亚博特拉大学入侵检测系统数据集2020年-muatazsalam
数据来源：互联网公开数据
标签：入侵检测,网络安全,机器学习,数据集,学术研究,安全分析,博特拉大学
数据概述：
本数据集由马来西亚博特拉大学（Universiti Kebangsaan Malaysia）提供，包含2020年的入侵检测系统数据。数据集主要用于网络安全领域的研究和入侵检测系统的开发与评估。数据集涵盖了各种网络攻击和正常网络流量的数据，为研究人员提供了丰富的训练和测试数据资源。
数据集包含多个字段，包括但不限于：
- 流量特征：如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包长度等
- 时间戳：记录每个数据包的时间信息
- 标签：标识数据包是正常流量还是攻击流量
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、入侵检测算法开发、机器学习模型训练与评估等多种场景。研究人员可以利用此数据集来研究不同类型的网络攻击模式，开发更有效的入侵检测系统。同时，该数据集也适合用于教学和培训，帮助学习者理解网络攻击的特征和入侵检测的重要性。
引用：
如果您使用此数据集，请引用以下文献：
https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.007
