网络流量入侵检测数据集CICIDSSampleDataset-srimadhavent
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，网络流量，机器学习，数据挖掘，网络攻击，安全分析
数据概述： 该数据集由加拿大滑铁卢大学网络安全实验室提供的CICIDS项目的一部分，主要用于网络流量入侵检测的研究。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围： 数据涵盖了全球范围内的网络流量数据。
数据维度： 数据集包括网络流量的多种特征，如流持续时间，字节数，数据包数，协议类型，标志，源和目的地IP地址，端口号，流量类型等。
数据格式： 数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于加拿大滑铁卢大学网络安全实验室的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发以及机器学习模型训练等领域，特别是在网络攻击检测和分类方面具有重要价值。
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，网络攻击检测以及入侵检测系统的学术研究，如网络攻击模式识别，异常流量检测等。
行业应用： 可以为网络安全公司，电信运营商等提供数据支持，特别是在网络监控和威胁检测方面。
决策支持： 支持网络安全策略制定，攻击响应和防御机制优化。
教育和培训： 作为网络安全，数据科学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攻击检测和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与入侵攻击模式之间的关系，帮助用户实现准确的网络攻击检测和分类，提高网络安全防护能力。
