2017网络入侵检测系统数据集CICIDS2017ImprovedPreprocessedDataset-francescocucinella21
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，机器学习，网络安全，异常检测，数据预处理，深度学习，网络流量
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）在2017年提供，经过改进和预处理，专注于网络入侵检测。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：数据涵盖了多个网络环境中的流量数据，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各种特征，如源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、流量大小、包长度等。还包括标签信息，标识正常流量和各类攻击类型。
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CICIDS2017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、机器学习及深度学习等领域，特别是在网络入侵检测、异常流量识别及网络安全管理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、异常流量分析等网络安全研究，如DDoS攻击检测、恶意软件识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业网络管理提供数据支持，特别是在入侵检测、网络安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全事件的监测和应对，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
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入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测算法，帮助用户实现准确的入侵检测和异常流量识别，促进网络安全技术的进步。
