网络入侵检测数据集CICIDS2017FullModifiedDataset-sweety18
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，数据挖掘，网络攻击，异常检测，大数据
数据概述： 该数据集包含来自加拿大.requireNonNull().id("CIC-IDS2017")（加拿大网络安全研究所）的网络流量数据，记录了各种网络攻击场景下的网络流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年9月22日到2017年9月24日。
地理范围：数据涵盖了一个模拟企业网络的流量，包括内部网络和外部网络交互。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议类型、包长度、流量持续时间、数据包数量等。还包括标签信息，标识了正常流量和不同类型的网络攻击。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于CIC-IDS2017项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习算法训练等领域，特别是在异常检测、网络攻击识别等任务中具有重要价值。
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、入侵检测、异常检测等学术研究，如网络攻击类型的识别、异常流量检测等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门等提供数据支持，特别是在开发入侵检测系统、网络安全防护策略等方面。
决策支持：支持网络安全事件的检测和响应，帮助相关领域制定更好的网络安全防护和应急响应策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及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安全攻防技术、入侵检测算法等。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与攻击特征，帮助用户实现网络入侵检测系统的优化，提升网络安全防护能力，促进网络攻防技术的发展。
