网络入侵检测CICIDS2017数据集30类入侵检测数据集-sadihurayv
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，机器学习，网络安全，分类算法，网络攻击，安全监控，数据科学
数据概述：该数据集包含来自加拿大滑铁卢大学计算机与网络安全实验室的CICIDS2017数据，记录了30种不同类型的网络攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2018年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络流量数据。
数据维度：数据集包括网络流量数据的多个特征，涵盖网络流量的协议类型、源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、数据包长度、连接状态、标志位等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加拿大滑铁卢大学计算机与网络安全实验室的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全、机器学习和数据科学等领域的研究和应用，特别是在网络入侵检测、分类算法和网络安全监控等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测、分类算法研究，如网络攻击行为分析、攻击模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、电信运营商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、网络安全监控等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定、风险评估及威胁检测优化。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测技术、机器学习和数据科学方法。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征与模式，帮助用户实现入侵检测、攻击分类和威胁识别等目标，提高网络安全防护能力。
