网络入侵检测数据集CICIDS2018Part1Dataset-nikitamashoshin
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，网络流量，异常检测，数据挖掘，人工智能
数据概述： 该数据集来源于加拿大网络安全研究所（CIC）的CICIDS2018项目，记录了网络流量的详细数据，用于网络入侵检测的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据覆盖了多种网络环境，包括家庭网络、企业网络和数据中心等。
数据维度：数据集包括网络流量的各类特征，如源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、数据包长度、流量持续时间等。还包括各类网络攻击的标签，如DDoS攻击、恶意软件攻击、Web应用攻击等。
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CICIDS2018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、入侵检测系统开发及机器学习模型训练等领域，特别是在网络流量分析、异常检测及入侵识别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、异常流量分析等学术研究，如网络攻击分类、入侵检测算法优化等。
行业应用：可以为网络安全公司、网络运营商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、网络流量监控等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和入侵检测系统优化，帮助企业和机构提升网络安全防护能力。
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流量分析、入侵检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的入侵识别和实时监控，提升网络安全防护水平。
