网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetectionDataset-oussamaslmani
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 攻击检测, 机器学习, 异常检测, 恶意流量, 数据挖掘, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自CIC-IDS-2017的网络流量数据，记录了各种网络流量特征，用于识别网络安全攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于CIC-IDS-2017数据集，推断为2017年。
地理范围：数据来源为加拿大网络安全中心，模拟了真实的互联网环境下的网络流量。
数据维度：包括“Dst Port”（目标端口）、“Protocol”（协议）、“Fwd Pkt Len Std”（前向数据包长度标准差）、“Bwd Pkt Len Min”（后向数据包最小长度）等多个网络流量特征，以及“Label”（标签，0代表正常流量，1代表攻击流量）等字段，共计40余个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为cic-ids.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于CIC-IDS-2017数据集，经过了预处理和特征提取。
该数据集适合用于网络安全攻击检测、流量异常检测、恶意流量识别等研究。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如攻击行为分析、异常流量检测、基于流量特征的攻击识别研究等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与评估。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估，帮助制定更有效的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据分析、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解网络攻击模式。
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，帮助用户构建和优化网络安全检测模型，提升网络安全防护能力。
