2022年加拿大网络安全中心恶意软件数据集CIC-MalMem-2022Dataset-hasanccr92
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，网络安全，数据集，流量分析，机器学习，恶意代码检测，安全研究，恶意活动
数据概述： 该数据集由加拿大网络安全中心（CIC）提供，包含了恶意软件相关的网络流量和内存转储数据，旨在用于恶意软件检测和分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据主要来源于加拿大网络环境，模拟了不同类型的恶意软件攻击。
数据维度：数据集包括网络流量捕获数据（如pcap文件），内存转储数据（如内存镜像），以及相应的恶意软件样本信息和攻击场景描述。涵盖了多种类型的恶意软件，包括但不限于勒索软件，木马，蠕虫等。
数据格式：数据提供多种格式，包括pcap，内存镜像（如raw或mem文件）以及CSV格式的流量特征提取数据，便于进行网络流量分析和恶意软件行为分析。
来源信息：数据来源于加拿大网络安全中心（CIC）的恶意软件研究项目，已进行标准化和清洗处理，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意软件分析，机器学习模型训练等领域，特别是在恶意软件检测，行为分析和安全态势感知等技术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：适用于恶意软件分析，网络流量分析，恶意代码检测等学术研究，如恶意软件的特征提取，行为模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司和安全团队提供数据支持，特别是在恶意软件检测，威胁情报分析和安全产品开发方面。
决策支持：支持企业和机构的网络安全防护策略制定，帮助防御恶意软件攻击，提高网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全，计算机科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件分析，网络安全技术及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的行为特征和攻击模式，帮助用户实现恶意软件检测，威胁情报分析和安全态势感知等目标，为提升网络安全防御能力提供数据支持。
