2017网络入侵检测与防御系统数据集CIC-IDS-2017LabelledDataset-amrakmal
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，网络安全，机器学习，数据挖掘，异常检测，防御系统，信息技术
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）提供，记录了2017年网络流量和入侵检测相关的数据。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：数据涵盖了实验室环境下的网络流量和入侵检测场景。
数据维度：数据集包括网络流量数据、入侵行为标签、协议类型、流量特征、数据包大小、连接持续时间等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC-IDS-2017项目，已进行标准化和清洗。
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，特别是在异常检测、网络流量分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测、异常行为分析等网络安全研究，如入侵检测算法评估、网络流量模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、网络安全防护策略制定方面。
决策支持：支持网络安全风险评估与防御策略优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测与防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵行为的特征与规律，帮助用户实现准确的入侵检测与防御，提升网络安全防护能力。
