网络流量恶意行为检测数据集CIC与Mal2020静态数据集-fahmidatasnimlisa
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，恶意行为，数据集，网络安全，入侵检测，机器学习，数据挖掘，特征提取
数据概述： 该数据集由CIC与Mal团队于2020年提供，主要用于检测和分类网络流量中的恶意行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网络流量，包括不同国家和地区的网络环境。
数据维度：数据集包括各种网络流量的特征参数，例如TCP标志、协议类型、数据包长度、源端口、目的端口、连接持续时间、数据包数量、字节数、SYN标志、FIN标志、RST标志等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC与Mal团队的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在恶意流量检测和分类方面具有广泛的应用价值。
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：适用于网络流量特征提取、恶意行为检测、入侵检测系统评估等研究，如不同攻击类型的特征分析、检测算法的效果评估等。
行业应用：可以为网络安全公司、电子商务平台、金融机构等行业提供数据支持，特别是在网络安全监控、攻击防范和应急响应方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关机构提高网络防御能力。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析、恶意行为检测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的恶意行为特征与检测方法，帮助用户实现准确的恶意流量检测和分类，提高网络安全防护水平。
