2017网络入侵检测数据集CIC-IDS2017ObjectDataset-lavupadhyay12
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵，数据集，机器学习，网络安全，入侵检测，数据分析，异常检测，IT安全
数据概述： 该数据集源自2017年加拿大综合入侵检测系统（CIC-IDS2017）项目，记录了网络流量中的正常与异常行为数据，适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：数据涵盖了实验室环境中的网络流量，模拟了多种网络攻击场景。
数据维度：数据集包括网络流量的详细特征，如源IP、目标IP、端口号、协议类型、数据包大小、流量持续时间等，以及对应的标签（正常或攻击类型）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC-IDS2017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、机器学习模型训练等领域，特别是在异常检测、流量分类及攻击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、异常行为分析等网络安全研究，如DDoS攻击识别、恶意软件检测等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、网络流量监控方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，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及入侵检测技术。
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异常行为识别，提升网络安全防护水平。
