网络入侵检测与恶意流量识别数据集CIC-IDSCombinedDataset-dhruv9619
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，恶意流量，数据集，机器学习，网络分析，数据挖掘，威胁识别
数据概述： 该数据集整合了来自加拿大信息技术研究所（CIC）的多源网络流量数据，记录了各类网络入侵行为和恶意流量的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2020年，涵盖多个时间段的网络流量。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络环境，包括多种网络拓扑和场景。
数据维度：数据集包括流量数据包的特征，如源IP、目标IP、端口、协议类型、数据包大小、流量持续时间、连接状态等。还包括标签化信息，标识正常流量、DDoS攻击、恶意软件通信等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC的公开网络流量数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、恶意流量识别等领域的应用，特别是在机器学习模型训练、数据挖掘和威胁识别任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络安全研究、入侵检测算法开发等学术研究，如网络流量模式分析、恶意行为检测等。
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、恶意流量识别和安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和组织提升网络安全性。
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技术、恶意流量识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络入侵和恶意流量的规律与趋势，帮助用户实现高效的入侵检测和威胁识别，提升网络安全防护能力。
