2017真实网络流量数据集Real-CIC-2017GeneratedLabeledFlowsDataset-amrakmal
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，流量分析，数据集，机器学习，恶意软件，网络攻击，异常检测，入侵检测
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）生成，包含真实网络流量数据，并标注了相关标签，用于网络安全研究。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：数据主要模拟了加拿大境内的网络流量，涵盖了多种网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP、目标IP、端口号、协议类型、数据包数量、字节数、时间戳等，以及流量的标签信息，如正常流量、恶意软件流量、攻击流量等。
数据格式：数据提供为多种格式，包括CSV、PCAP等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC，并已进行流量捕获、特征提取和标注。
该数据集适合用于网络安全、流量分析、机器学习等领域的研究，特别是在恶意软件检测、入侵检测、异常流量分析等任务中具有重要价值。
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、流量分析、恶意软件检测、入侵检测等学术研究，如新型攻击检测算法的开发、网络行为分析等。
行业应用：可以为网络安全公司、安全设备厂商提供数据支持，特别是在安全威胁情报、入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等方面。
决策支持：支持网络安全态势感知，帮助安全专家更好地识别和应对网络威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析、攻击检测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击行为和流量特征，帮助用户实现恶意软件检测、入侵检测、异常流量分析等目标，提高网络安全防护能力。
