网络流量入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-hemantramphul
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, CSE-CIC-IDS2018
数据概述：
该数据集包含来自CSE-CIC-IDS2018项目（加拿大网络安全评估与研究中心入侵检测数据集）的网络流量数据，记录了详细的网络连接信息，用于入侵检测和恶意流量识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年2月。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，模拟了各种网络攻击和正常流量。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如源端口、协议类型、流持续时间、包数量、包长度、时间间隔统计量等，以及表示流量是否为恶意流量的标签（Label）。
数据格式：CSV格式，文件名为CSE-CIC-IDS2018.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于CSE-CIC-IDS2018数据集，经过预处理，包含了各种网络攻击的流量样本，并进行了标注。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发和恶意流量分析。
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、机器学习与人工智能交叉领域的学术研究，如异常检测、恶意软件分析、流量行为分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练、评估与优化。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估和安全态势感知，帮助企业和组织提升安全防御能力。
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，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，帮助用户构建和优化入侵检测模型，提高对网络攻击的识别准确率。
