网络入侵检测综合数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测,网络安全,流量分析,攻击类别,数据合并,异常检测,机器学习,安全研究
数据概述：
本数据集是一个综合性的网络入侵检测（NIDS）数据集，通过整合多个来源的数据，构建了一个大规模、通用的网络流量数据集。该数据集包含来自不同网络环境和攻击设置的流量记录，总共有11,994,893条记录，其中76.77%为良性流量，23.23%为攻击流量。数据集对攻击类别进行了统一分类，例如将DoS攻击的不同子类别（如Hulk、SlowHTTPTest、GoldenEye和Slowloris）合并为DoS类别，将DDoS攻击的不同子类别（如LOIC-UDP、HOIC和LOIC-HTTP）合并为DDoS类别，还将暴力破解攻击（如FTP-BruteForce、SSH-Bruteforce、Brute Force - Web和Brute Force - XSS）合并为暴力破解类别。此外，SQL注入攻击被归类到注入攻击类别中。
数据用途概述：
该数据集适用于多种网络入侵检测相关的研究和应用。研究人员可以利用此数据集进行机器学习模型的训练和评估，探索不同攻击检测算法的有效性。网络安全团队可以基于数据集进行攻击检测系统的开发和优化，提升对网络威胁的识别能力。此外，数据集还支持对不同网络环境和攻击设置下的攻击行为进行对比分析，为网络安全策略的制定提供数据支持。该数据集适合用于学术研究、工业应用以及安全培训等场景，帮助用户深入理解网络攻击的特征及其防御机制。
