RoEduNet-SIMARGL2021网络入侵检测数据集-2021

RoEduNet-SIMARGL2021网络入侵检测数据集-2021

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全,入侵检测,机器学习,网络流量,Netflow v9,数据集,恶意软件,安全研究

数据概述： 本数据集是为网络入侵检测研究而构建的，来源于一个真实的学术网络环境，即RoEduNet-SIMARGL2021。该数据集通过捕获真实的网络流量，并模拟实施一系列攻击，从而形成了一个包含攻击流量和正常流量的综合性数据集。数据采用Netflow v9格式，包含44个独特的特征，以及用于描述每个数据帧的标签。

数据用途概述： 该数据集主要用于评估和训练基于机器学习的网络入侵检测方法。研究人员可以使用该数据集开发和测试新的入侵检测算法，评估不同机器学习模型在检测网络攻击方面的性能。此外，该数据集也适用于网络安全领域的教学和培训，帮助学习者理解网络攻击的特征，以及如何利用数据进行安全分析。