网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-naveengill
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, 数据挖掘, 异常检测, 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研究所（CIC）的公开网络流量数据，记录了各种网络攻击行为和正常网络流量的详细信息，用于网络安全领域的研究和应用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但通常指代2017年采集的网络流量数据。
地理范围：数据主要来源于加拿大网络环境下的流量捕获，但涵盖了全球范围内的网络攻击行为模拟。
数据维度：数据集包含了大量网络流量特征，包括“Destination Port”（目标端口），“Flow Duration”（流持续时间），“Total Fwd Packets”（总前向数据包数），“Total Backward Packets”（总反向数据包数），以及各种包长度、时间间隔、标志位、窗口大小等共计79个特征，以及一个“Label”（标签）字段，用于标识流量是正常还是攻击。
数据格式：CSV格式，文件名为CICIDS2017.csv，方便进行数据处理和分析。该数据集已进行标准化处理，便于直接用于机器学习模型的训练和评估。
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、数据挖掘等领域的研究，例如恶意流量检测、异常检测、入侵检测系统（IDS）的开发与评估。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和优化安全设备，提升企业网络安全防护能力。
决策支持：支持安全专家进行网络安全态势感知和风险评估，辅助制定网络安全策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的教学资源，帮助学生深入理解网络攻击原理和防御机制。
此数据集特别适合用于训练和评估各种机器学习模型，以识别网络流量中的恶意行为，例如DDoS攻击、端口扫描、恶意软件传播等，从而帮助用户构建有效的网络安全防护体系。
