2018年CIIDS数据集CICIDS2018的随机采样与SMOTE算法应用数据集-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，机器学习，SMOTE算法，随机采样，数据增强，异常检测
数据概述： 该数据集基于2018年加拿大网络安全评估数据集（CICIDS2018），记录了网络流量数据，并应用了随机采样和SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique，合成少数类过采样技术）算法进行处理。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地区的网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖了多种网络攻击类型（如DoS、DDoS、PortScan等）和正常流量，以及相应的流量特征和标签。同时，数据集还包含了应用随机采样和SMOTE算法后的数据，用于解决类别不平衡问题。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于CICIDS2018数据集，并经过随机采样和SMOTE算法处理。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、异常检测等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练、类别不平衡问题的解决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：适用于网络安全研究、入侵检测算法评估、异常流量分析等研究，如新型攻击检测、流量特征分析等。
行业应用：可以为网络安全企业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统（ADS）的开发和优化方面。
决策支持：支持网络安全态势感知、风险评估和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测、异常检测以及数据增强技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量异常检测方法，帮助用户构建更准确的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
