网络入侵检测数据集CICIDS2017-18-CybersecurityIntrusionDetectionDataset-saifullahsaif

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，异常检测，数据挖掘，计算机科学，物联网

数据概述：该数据集由加拿大西安大略大学网络入侵检测中心（CIC）提供，记录了2017年至2018年间网络流量中的正常与异常行为数据。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：数据涵盖了实验室环境中模拟的真实网络环境，包括个人计算机、服务器和移动设备等。数据维度：数据集包括网络流量特征，涵盖协议类型、传输速率、数据包大小、连接持续时间、源/目标IP地址等变量，同时标注了正常流量和多种类型的网络攻击（如DDoS、Botnet、Web攻击等）。数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和建模。来源信息：数据来源于CIC实验室的模拟网络环境，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统的开发与评估、异常行为分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、异常检测算法验证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：适用于网络安全、入侵检测、异常行为分析等学术研究，如网络攻击检测算法的开发、异常流量模式识别等。行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、安全策略优化等方面。决策支持：支持网络安全威胁的实时监测与响应，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。教育和培训：作为计算机科学、网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击识别、入侵检测技术。此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的异常流量检测，提升网络安全防护能力，保障网络系统的稳定运行。