网络入侵检测数据集CICIDS2017THUModified-sweety18
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，网络安全，机器学习，数据挖掘，网络流量分析，计算机安全，异常检测
数据概述：该数据集来源于中国科学院自动化研究所，是CICIDS 2017数据集的修改版本，主要用于网络入侵检测研究。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：数据涵盖了多种网络环境和攻击场景，主要针对常见的网络攻击行为。
数据维度：数据集包括网络流量特征，涵盖时间戳，源IP地址，目的IP地址，源端口，目的端口，协议，数据包长度，数据包数量，连接状态等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于中国科学院自动化研究所的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，机器学习，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在网络入侵检测，异常检测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：适用于网络入侵检测，异常检测等研究，如不同网络攻击行为的特征分析，检测算法优化等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在攻击检测，防御策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和策略优化，帮助相关领域制定更好的安全防护措施。
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网络入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击行为的特征与规律，帮助用户实现准确的网络入侵检测，优化网络安全防护系统，提高网络安全性。
