2017网络入侵检测数据集CICIDS2017WEDDataset-sweety18
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，异常检测，深度学习，数据分析，信息安全
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）于2017年提供，记录了网络流量和入侵行为的数据，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：数据覆盖了多个网络环境，主要为实验室环境中的网络流量。
数据维度：数据集包括网络流量的特征，如源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议类型、流量大小、数据包数量、连接持续时间等。还包括标签信息，如正常流量和不同类型的网络攻击。
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网络入侵检测数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、异常检测和机器学习模型的训练，特别是在网络入侵检测、异常行为分析等领域具有重要应用价值。
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：适用于网络安全、异常检测等学术研究，如网络攻击类型的识别、入侵检测算法的优化等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在网络入侵检测、安全防护策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全的决策制定和策略优化，帮助用户识别和防范网络攻击，提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全和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入侵检测和异常行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现网络攻击的准确识别和防范，提高网络安全防护水平。
