网络入侵检测与威胁分析数据集CICIDS2017ThunoonDataset-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，威胁分析，网络协议，数据挖掘，人工智能
数据概述： 该数据集源自2017年加拿大网络安全研究所（CIC）发布的网络入侵检测数据集，并结合了Thunoon研究项目的扩展内容，记录了不同类型网络流量和攻击行为的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中为2017年。
地理范围：数据涵盖了模拟的网络环境，包括多种网络设备和协议，适用于全球范围内的网络入侵检测研究。
数据维度：数据集包括网络流量的源和目标IP地址，端口，协议类型，数据包大小，传输速率，连接持续时间，不同攻击类型的标签等变量。还包括正常流量和多种已知攻击类型（如DDoS，恶意软件，网络钓鱼等）的详细特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CICIDS2017数据集，并结合Thunoon项目进行扩展和清洗，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全领域的研究和应用，特别是在入侵检测，威胁分析，异常行为识别等技术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，威胁分析等学术研究，如网络流量模式识别，攻击类型分类，异常检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，网络运营商，企业IT部门提供数据支持，特别是在网络入侵检测，安全事件响应，威胁预警等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的数据安全和防护策略。
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流量分析，入侵检测技术及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量的异常模式和潜在威胁，帮助用户实现高效的入侵检测，威胁识别和网络安全防护，为网络安全研究和应用提供数据支持。
