2017加拿大网络安全入侵检测数据集CIC-IDS2017-biprobarai
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，恶意软件，流量分析，异常检测，安全研究
数据概述：
该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）创建，用于评估和研究入侵检测系统（IDS）。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：数据模拟了不同网络环境中的流量，涵盖了多种攻击类型。
数据维度：数据集包括网络流量数据，包含正常流量和多种攻击流量，如DoS、DDoS、Probe、Botnet、Web攻击等。数据包含多种网络协议，如TCP、UDP、HTTP、FTP等，并提供了详细的流量特征，例如数据包大小、时间间隔、连接数等。
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：数据来源于加拿大网络安全研究所的公开研究，已进行流量捕获、特征提取和标签标注。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型训练等领域。
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：适用于入侵检测、恶意软件分析、异常流量检测等网络安全研究，如新型攻击识别、防御策略评估等。
行业应用：可以为网络安全公司和组织提供数据支持，特别是在安全产品开发、威胁情报分析等方面。
决策支持：支持网络安全风险评估、安全策略制定和安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测和安全防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击特征和防御策略，帮助用户实现入侵检测、恶意流量识别等目标，提升网络安全防护能力。
