网络入侵检测数据集CIC-IDS版本2-oussamaslmani
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，网络安全，机器学习，入侵检测，异常检测，网络监控，安全分析
数据概述： 该数据集由加拿大滑铁卢大学CIC（Cybersecurity Information and Computing）研究团队提供，主要记录了不同类型的网络流量数据，适用于入侵检测和网络安全研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据涵盖了多种网络环境，主要为实验室环境中的模拟网络。
数据维度：数据集包括网络流量的多个特征，涵盖时间戳，源IP地址，目的IP地址，源端口，目的端口，协议类型，标志位，数据包长度，字节数，数据包速率等。还包括标签信息，标识数据包是否为恶意流量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于网络安全，机器学习等领域，特别是在入侵检测，异常检测，流量分类等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络安全研究，入侵检测算法开发，如不同入侵类型检测，异常流量识别等。
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，特别是在网络入侵检测，网络监控，异常流量分析方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定，入侵检测系统的优化，帮助相关领域提高网络安全性。
教育和培训：作为网络安全与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入侵检测技术，机器学习算法。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测算法的有效性，帮助用户实现入侵检测，异常流量识别等目标，促进网络安全技术的进步。
