网络流量入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-rushilpatel210
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 恶意流量, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加拿大网络安全研究所（CIC）的模拟网络流量数据，记录了网络通信的详细信息，并标注了流量的类别，用于入侵检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2018年2月。
地理范围：数据模拟了加拿大的网络环境。
数据维度：数据集包括多种网络流量特征，例如源端口、协议类型、数据包数量、数据包长度、时间间隔统计等，以及用于标记流量类型的“Label”字段，该字段标识了流量是否为恶意流量。
数据格式：CSV格式，文件名为CIC_IDS_2018_10per_version.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加拿大网络安全研究所（CIC）的研究，并经过了相应的预处理和标注。
该数据集适合用于网络安全领域的入侵检测、异常流量检测以及基于机器学习的分类模型训练。
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、机器学习等交叉学科的研究，如新型攻击检测算法的开发、流量特征分析、异常行为识别等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）和安全信息与事件管理系统（SIEM）等。
决策支持：为网络安全策略的制定和优化提供数据支撑，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解网络流量特性，掌握机器学习模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建高效的网络入侵检测系统，提升网络安全防护水平。
