网络入侵检测流量特征分析数据集NetworkIntrusionDetectionTrafficFeatureAnalysis-devika9
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, 特征工程, 机器学习, 数据挖掘, 网络协议, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自CICIDS2017数据集的流量数据，记录了网络流量的各种特征，用于网络入侵检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于CICIDS2017数据集，推测为2017年期间的网络流量捕获。
地理范围：数据捕获自特定网络环境，但未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如Flow Duration（流持续时间）、Total Fwd Packets（前向数据包总数）、Total Backward Packets（后向数据包总数）、Fwd Packet Length Max（前向数据包长度最大值）等，共计50多个特征，涵盖了流量的时序、统计、长度等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为CICIDS2017_samplecsv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据集来源于CICIDS2017数据集，该数据集由加拿大网络安全研究所（Canadian Institute for Cybersecurity）创建，用于研究和评估网络安全技术。该数据集已进行标准化处理，以便于分析。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测和异常流量分析等领域的研究。
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领域的学术研究，例如异常流量检测、恶意软件识别、网络攻击行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，如入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理系统（SIEM）等产品的模型训练和性能评估。
决策支持：支持网络安全策略制定、风险评估和安全态势感知，帮助组织提升安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估基于流量特征的网络入侵检测模型，帮助用户识别潜在的网络攻击，提升网络安全防护水平。
