网络入侵检测二分类数据集CIC-IDS2018BinaryUndersampledDataset-sadihurayv
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，二分类，网络流量，异常检测，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自加拿大电气与计算机科学研究所（CIC）2018年网络入侵检测系统（CIC-IDS2018）的数据，记录了网络流量的特征及是否属于异常入侵的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年8月到9月。
地理范围：数据覆盖了CIC实验室的网络环境，主要针对实验室内的网络流量进行采集和分析。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议类型、包大小、数据包数量等，以及二分类标签（正常或异常）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC-IDS2018项目，已进行标准化和清洗，并对类别不平衡问题进行了欠采样处理。
该数据集适合用于网络安全领域的入侵检测、异常检测和机器学习模型训练，特别是在二分类任务中具有广泛的应用价值。
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：适用于网络安全、入侵检测及异常检测等学术研究，如网络流量分析、攻击检测算法研究等。
行业应用：可以为网络安全厂商、企业用户提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的优化和决策制定，帮助用户提高网络安全性。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现高效的异常检测，提升网络安全防护能力。
