网络入侵检测与信息安全数据集CICIDS2017Dataset-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，网络流量，信息安全，异常检测，数据科学
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）提供，记录了2017年的网络流量数据，主要用于网络入侵检测和信息安全研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年8月到2017年9月。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络流量，包括多种网络环境和设备。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖源IP地址，目标IP地址，源端口，目标端口，协议类型，数据包大小，流量特征，异常标签等变量。还包括各种网络攻击类型的标记数据。
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 2017的网络入侵检测竞赛，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，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在网络流量分析，异常检测和攻击识别等方面具有重要应用价值。
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，攻击类型识别等学术研究，如网络流量中的攻击模式识别，异常检测算法评估等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全的实时监测和预警，帮助企业和组织制定更有效的安全防护措施。
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。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的攻击特征与模式，帮助用户实现高效的网络入侵检测，提升信息安全防护能力，促进网络安全技术的进步。
