网络入侵检测CIDDS-001数据集NetworkIntrusionDetectionCIDDS-001Dataset-mohamedouhssini

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 数据集, 机器学习, 异常检测, 安全事件, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自CIDDS-001项目的数据，记录了网络流量信息，用于网络入侵检测研究。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一周的网络流量快照。地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟各种网络环境下的安全事件。数据维度：数据集包括网络流量的各种属性，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包大小、标志位等。数据格式：CSV格式，文件名为CIDDS-001-internal-week1.csv，方便数据分析和处理。来源信息：数据来源于CIDDS-001项目，已进行初步的流量特征提取和整理。该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统（IDS）开发和机器学习模型的训练与评估。

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、入侵检测、异常检测等领域的研究，如恶意流量识别、异常行为分析等。行业应用：可以为安全行业提供数据支持，尤其是在IDS、安全信息与事件管理（SIEM）系统等产品的开发和优化方面。决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助企业提升网络安全防护能力。教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和入侵检测技术。此数据集特别适合用于探索网络流量特征与安全事件之间的关系，帮助用户构建和优化入侵检测模型，提升网络安全防护水平。