网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-userrv12345
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 恶意流量, CICIDS2017
数据概述：
该数据集包含来自CICIDS2017的网络流量数据，记录了各种网络攻击行为和正常网络行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于数据集的命名和内容，推断为2017年产生的网络流量数据。
地理范围：数据涵盖了模拟的网络环境，用于模拟和评估网络攻击检测模型。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如“Flow Duration”（流持续时间）、“Total Fwd Packets”（前向数据包总数）、“Total Backward Packets”（后向数据包总数）等，以及用于标记流量类型的“Label”字段。
数据格式：CSV格式，文件名为CICIDS2017_sample.csv，包含多种网络流量相关的数值型特征，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于CICIDS2017数据集，该数据集是加拿大网络安全研究所（CIC）为了研究和评估网络安全检测技术而创建的。该数据集已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于网络流量分析、入侵检测系统（IDS）的开发和评估，以及机器学习模型在网络安全领域的应用研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如异常检测、恶意流量识别、攻击行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发和优化。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和攻击模式。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击类型之间的关系，构建和评估网络安全模型，从而提高网络安全防护能力。
