网络入侵检测数据集CICIDSDataset-gokul2k02
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，数据分析，计算机科学，防御技术
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）提供，主要记录了网络流量数据，用于网络入侵检测和异常行为分析。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，主要包括实验室环境下的网络通信数据。
数据维度：数据集包括网络流量特征，如源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、数据包大小、流量持续时间等。还包括标签信息，用于区分正常流量和各类网络攻击。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC实验室的公开资料，并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、机器学习模型训练等领域，特别是在网络流量分类、异常检测等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、异常行为分析等学术研究，如新型网络攻击的识别、防御策略的效果评估等。
行业应用：可以为网络安全公司、互联网企业等提供数据支持，特别是在入侵检测系统的开发、网络流量监控等方面。
决策支持：支持网络安全防御策略的制定和优化，帮助企业和机构提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为计算机科学、网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析、入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵行为的特征与模式，帮助用户实现高效的入侵检测和防御，提高网络安全防护水平。
