网络入侵检测CISIDS数据集NetworkIntrusionDetectionCISIDSDataset-ruslansakharbekov
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 异常检测, 机器学习, 数据分类, 流量分析, CISIDS, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自CISIDS的网络流量数据，记录了用于网络入侵检测的各种网络行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为用于静态分析的特征集合。
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入侵检测场景。
数据维度：数据集包括78个特征，涵盖了网络流量的多种属性，如数值型特征（例如数据包大小、时间间隔等）和目标变量（target）。
数据格式：CSV格式，文件名为balanced_normalize_cisidscsv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，经过标准化处理，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于网络安全领域的研究和实践，特别是入侵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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如异常流量检测、恶意行为识别等。
行业应用：为网络安全公司提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS），提升网络安全防护能力。
决策支持：支持安全管理人员进行风险评估、安全态势分析，以及制定相应的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解入侵检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与入侵行为之间的关系，帮助用户构建和优化入侵检测模型，提高网络安全防御能力。
