2017加拿大网络安全入侵检测数据集CICIDS2017简化版数据集-wmanka
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，异常检测，网络流量，安全分析，恶意软件
数据概述： 该数据集是加拿大网络安全研究所（CICIDS）于2017年发布的，用于网络入侵检测研究。此简化版数据集包含了从原始数据中提取的精简特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据主要模拟了加拿大网络环境，包含不同类型的网络攻击和正常流量。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小、时间戳、以及恶意软件攻击类型的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CICIDS 2017数据集，已进行特征提取和简化。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、机器学习等领域的研究和应用，特别是在异常检测、恶意软件识别等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、入侵检测、恶意软件分析等学术研究，如不同攻击类型的识别、异常流量检测等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业安全部门等提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）开发、安全事件响应等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助组织提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测原理和实践方法。
此数据集特别适合用于探索网络攻击行为的特征，帮助用户实现入侵检测、恶意流量识别等目标，为网络安全研究和实践提供数据支持。
