2018年网络流量入侵检测数据集NF-CSE-CIC-IDS2018Dataset-phmxunhinh
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，流量分析，恶意软件，异常检测，网络攻击
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全实验室（CSE）和加拿大互联网研究所（CIC）联合发布，提供了用于网络入侵检测研究的全面数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据模拟了真实的互联网环境，涵盖了多种网络流量类型和攻击行为。
数据维度：数据集包括网络流量数据，包含正常流量和多种类型的攻击流量，如DDoS攻击、端口扫描、恶意软件传播等。每个流量记录包含了多种特征，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小、持续时间等。
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CSE和CIC的研究项目，并已进行特征提取和标注，用于训练和评估入侵检测模型。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、恶意软件分析等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练和评估、异常检测和网络流量分析等方面具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，如入侵检测算法的开发与评估、恶意软件行为分析等。
行业应用：可以为网络安全公司提供数据支持，用于开发和改进入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）。
决策支持：支持网络安全策略制定，帮助企业和组织更好地保护其网络免受攻击。
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网络攻击和防御技术。
此数据集特别适合用于探索各种网络攻击行为的特征和规律，帮助用户构建更有效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
