2019年CIC入侵和恶意软件数据集CIC-InvesAndMal2019Dataset-malikbaqi12
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，入侵检测，数据集，机器学习，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）提供，包含了模拟的网络入侵和恶意软件攻击产生的网络流量数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据模拟了多个网络环境下的流量，主要集中在加拿大网络环境。
数据维度：数据集包括了各种网络流量特征，如数据包大小、协议类型、连接时间、源IP地址、目标IP地址、端口号等，并标注了正常流量和恶意流量。
数据格式：数据提供为多种格式，如CSV、PCAP等，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于加拿大网络安全研究所（CIC），并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、恶意软件分析和机器学习等领域，特别是在异常检测、流量分析和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，如新型攻击检测算法、恶意软件行为分析等。
行业应用：可以为企业、安全厂商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、恶意软件分析、安全态势感知等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关机构提高安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及相关领域的课程辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击、入侵检测和恶意软件分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，帮助用户实现入侵检测、恶意软件识别等目标，为网络安全防护提供数据支持。
