网络入侵检测研究与分析数据集-CICIDS2017
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,恶意软件,攻击行为,机器学习,数据集,安全研究
数据概述：
本数据集基于文献[1]处理生成，是用于网络入侵检测研究的公开数据集。它包含了多种网络攻击类型的流量数据，以及正常网络流量的数据。该数据集旨在为研究人员提供一个用于评估和开发入侵检测系统（IDS）的测试平台。数据涵盖了多种常见的网络攻击，如DDoS攻击、端口扫描、暴力破解等，并记录了详细的网络流量信息，包括源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包数量、数据包大小等。
数据用途概述：
该数据集主要用于网络安全领域的学术研究和实践应用。具体用途包括：
1. 入侵检测系统（IDS）的开发与评估：研究人员可以使用该数据集训练和测试各种IDS模型，评估其检测准确率、召回率、F1值等性能指标。
2. 恶意软件分析：通过分析数据集中的恶意流量，研究人员可以了解恶意软件的传播方式、攻击手段，并开发相应的防御措施。
3. 网络流量分析：该数据集可以用于分析不同类型的网络流量特征，识别异常流量，为网络安全态势感知提供数据支持。
4. 机器学习在网络安全中的应用：研究人员可以利用该数据集探索各种机器学习算法在网络攻击检测中的应用，如分类、聚类、异常检测等。
