网络安全攻击检测数据集_Cybersecurity_Attack_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击检测, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 流量分析, 入侵检测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加拿大网络安全评估中心（Canadian Institute for Cybersecurity, CIC）的公开数据，记录了模拟网络环境中产生的网络流量信息，用于评估和研究网络攻击检测技术。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但属于CIC-IDS2018数据集的一部分，推测为2018年。
地理范围：数据模拟产生于加拿大网络环境，但所包含的攻击类型具有全球通用性。
数据维度：数据集包括多个网络流量相关的特征，例如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小、持续时间、标志位等，以及标记的网络流量是正常流量还是攻击流量。
数据格式：CSV格式，文件名为NF-CSE-CIC-IDS2018-v2.csv，适用于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于CIC-IDS2018，这是一个广泛使用的网络安全数据集，由加拿大网络安全评估中心（CIC）创建，用于研究和评估网络安全攻击检测技术。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是入侵检测系统（IDS）和异常检测系统的开发和评估。
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、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如攻击检测算法的开发、异常流量分析、恶意软件识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品中，用于模型训练和性能评估。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估，帮助制定和优化安全策略，提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解网络攻击模式，掌握攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，帮助用户构建高效的网络攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
