网络入侵检测数据集CICIDS2017Dataset-chethuhn
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，安全研究，异常检测，网络流量分析，计算机网络
数据概述： 该数据集由加拿大滑铁卢大学的网络安全实验室（CIC）提供，主要用于网络入侵检测系统的训练和测试。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：数据涵盖了全球范围内的网络流量，主要为模拟的网络环境中的攻击和正常流量数据。
数据维度：数据集包括网络流量的多个特征，涵盖流量中的协议类型、数据包长度、流量持续时间、字节数、数据包数、连接数、标志位等。还包括标签信息，用于标识流量是否为攻击流量。
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、异常检测和机器学习等领域，特别是在网络入侵检测和分类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：适用于网络入侵检测、异常流量分析等网络安全研究，如识别和分类不同类型的网络攻击。
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系统的设计与部署方面。
决策支持：支持网络安全事件的识别与响应，帮助机构制定有效的安全策略。
教育和培训：作为网络安全和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。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，帮助用户实现准确的网络入侵检测，提高网络安全防护水平。
