2018加拿大入侵检测系统数据集CIC-IDS2018-cbskcjbsocb
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，恶意流量，机器学习，网络流量分析，安全研究，异常检测
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全研究所（CIC）发布，用于网络安全研究和入侵检测系统的开发与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据主要模拟了加拿大网络环境中的流量，涵盖了多种网络攻击场景。
数据维度：数据集包括网络流量数据，包含了多种攻击类型，如DoS、DDoS、暴力破解、扫描等，以及正常流量。数据包含了源IP地址、目标IP地址、协议类型、端口号、数据包数量、数据包大小等各种网络流量特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC，模拟了真实的网络环境和攻击行为，并已进行标注和清洗。
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，特别是在恶意流量检测、异常行为分析等方面具有重要价值。
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、入侵检测、恶意软件分析等学术研究，如新型攻击的检测方法研究、异常流量检测等。
行业应用：可以为安全厂商、企业网络安全部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统、安全审计等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定，帮助企业提高安全防护水平。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击、入侵检测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，帮助用户实现恶意流量检测、攻击行为识别等目标，为网络安全防护提供数据支持。
