网络流量入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-dralialkaabi
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, 攻击识别, 数据集, 机器学习, 异常检测, 网络协议
数据概述：
该数据集包含来自CSE-CIC-IDS2018数据集的网络流量数据，记录了不同网络流量的详细信息，用于网络安全领域的入侵检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但基于数据集命名，推测为2018年采集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于模拟全球网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包括多个网络流量特征字段，如源/目标IP地址、源/目标端口、协议类型、L7协议、流入/流出字节数、流入/流出数据包数、TCP标志位、流持续时间（毫秒）、标签（0代表正常，1代表攻击）和攻击类型。
数据格式：CSV格式，文件名为NF-CSE-CIC-IDS2018.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于CSE-CIC-IDS2018数据集，该数据集是针对网络入侵检测系统（IDS）评估而设计的，已进行标准化处理。
该数据集适合用于网络安全研究和开发，特别是入侵检测、流量异常分析和恶意流量识别等方向的机器学习模型构建。
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、机器学习等领域的研究，如异常流量检测、恶意软件分析、攻击行为模式识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，例如构建入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）系统、网络流量分析工具等。
决策支持：支持安全策略制定，帮助企业和组织加强网络安全防御能力，应对潜在的网络攻击威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据科学和机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习和实践网络安全相关的技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关联，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
