网络安全入侵检测数据集CICIDS2017周二数据集-sweety18
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，网络流量，攻击类型，数据分析，信息保护
数据概述：该数据集包含来自2017年加拿大滑铁卢大学CICIDS2017项目的数据，主要用于网络入侵检测和网络安全研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年11月12日（周二）。
地理范围：数据涵盖了多个网络环境，包括正常网络流量和多种类型的网络攻击。
数据维度：数据集包括网络流量的特征，涵盖协议类型、服务类型、标志、源IP、目标IP、源端口、目标端口、传输数据量、传输速率等。
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：数据来源于滑铁卢大学的CICIDS2017项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全、机器学习及数据分析等领域的研究和应用，特别是在网络入侵检测和异常流量识别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、网络入侵检测算法评估，如不同攻击类型的特征分析、入侵检测系统的性能评估等。
行业应用：可以为网络安全服务提供商、网络运营中心等机构提供数据支持，特别是在网络攻击检测、防护措施优化方面。
决策支持：支持网络管理员制定更加有效和安全的网络管理策略，帮助防范潜在的网络威胁。
教育和培训：作为网络安全、信息安全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网络入侵检测和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测算法的性能与特征，帮助用户实现网络攻击的准确识别，提高网络系统的安全性和稳定性。
