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CIC-IDS2018数据集分析

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简介：
简介：本文对CIC-IDS2018数据集进行了深入分析，探讨了其在检测网络入侵中的应用价值与局限性，为网络安全研究提供了重要参考。 Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv Friday-WorkingHours-Morning.pcap_ISCX.csv Monday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv Thursday-WorkingHours-Afternoon-Infilteration.pcap_ISCX.csv

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  • CIC-IDS2018数据集分析
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    简介：本文对CIC-IDS2018数据集进行了深入分析，探讨了其在检测网络入侵中的应用价值与局限性，为网络安全研究提供了重要参考。 Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv Friday-WorkingHours-Morning.pcap_ISCX.csv Monday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv Thursday-WorkingHours-Afternoon-Infilteration.pcap_ISCX.csv
     
  • IDS2018网络安全数据集-第一部分
    优质
    IDS2018网络安全数据集的第一部分包含了大量网络流量样本，旨在识别并分类多种网络攻击类型，是进行安全研究和模型训练的重要资源。 网络安全数据集IDS2018的第一部分包含了相关的重要内容。
     
  • CIC-IDS-2017 数据集
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    CIC-IDS-2017数据集是由加拿大滑铁卢大学互联网安全实验室创建的网络入侵检测系统测试集，包含多种网络攻击类型的数据记录，旨在评估和改进网络安全防护技术。 对于网络流量数据的入侵检测研究而言，需要大量真实世界的网络流量数据作为基础。这些数据集包括在网络中的实际通信记录。本段落采用的是CIC-IDS-2017 数据集，这是加拿大网络安全研究所（CIC）与通信安全机构(CSE)合作项目的成果。 该项目评估了自 1998 年以来的 11 个现有数据集，并发现大多数这些数据集已经过时且不可靠。例如经典的数据集如KDDCUP99和NSLKDD等，它们要么缺乏流量多样性和容量，要么没有涵盖各种已知攻击类型，或者将数据包有效载荷匿名化处理以保护隐私信息，这无法反映当前网络环境的趋势。此外，有些数据集还缺少特征集和元数据。 相比之下，CIC-IDS-2017 数据集包含了许多良性的以及最新的常见网络安全威胁的示例，并且这些数据非常接近真实世界的流量情况（PCAPs），包括了数百万个网络会话记录。该数据集中涵盖了多种不同类型的网络通信，如TCP、UDP和ICMP等协议的数据流，并提供了详细的标注信息，例如每个网络会话记录中的源IP地址、目标IP地址以及端口号。 因此，CIC-IDS-2017 数据集对于研究网络安全领域的入侵检测算法及评估网络安全解决方案具有重要的作用。
     
  • CIC-IDS2017数据集（整合版）
    优质
    CIC-IDS2017数据集（整合版）是由加拿大滑铁卢大学网络与企业安全实验室发布的网络安全研究资料库，包含了广泛的真实网络流量及入侵行为样本，适用于检测和预防系统的研究。 CIC-IDS2017数据集中的多个CSV文件已经进行了合并。
     
  • CIC-IDS-2018入侵检测数据集_首版
    优质
    CIC-IDS-2018入侵检测数据集是网络安全领域的重要资源，首次发布即包含了多种网络攻击的真实流量记录，为研究人员提供了丰富的测试和验证环境。 CIC-IDS-2018入侵检测数据集可以从官方的AWS上下载，一共包含三个压缩包，每个压缩包内部有10个csv文件，请自行选取需要的数据。
     
  • 银行数据集分类-数据集分析
    优质
    本项目聚焦于银行领域内的数据分析与分类，通过深入挖掘和分析银行相关数据集，旨在为金融机构提供有效的决策支持。 葡萄牙银行的收入下降了，他们正在寻求解决方案。经过调查发现，原因是客户对长期存款的投资不足。因此，该银行希望识别出那些更有可能订阅长期存款产品的现有客户，并将营销活动的重点放在这些潜在客户的身上。
     
  • CSE-CIC-IDS-2018的数据分析采用随机森林方法
    优质
    本研究运用随机森林算法对CSE-CIC-IDS-2018数据集进行深度分析，旨在提升入侵检测系统的准确性与效率。 该指令检测系统使用CSE-CIC-IDS-2018数据集，并采用随机森林算法进行机器学习分析，专门用于识别DDoS攻击。此模型仅基于“Thursday-15-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”文件来进行数据分析。我将该模型应用于软件定义网络中利用sFlow的环境中，通过Django和Django-Channels来检测DDoS攻击。
     
  • CIC-IDS-2017入侵检测数据集完整版
    优质
    CIC-IDS-2017入侵检测数据集完整版是针对网络安全领域设计的数据集合，包含多种网络攻击类型的真实流量记录，为研究人员提供详尽的测试资源以开发和评估先进的入侵检测系统。 CIC-IDS-2017 入侵检测数据集包含以下8个CSV文件：Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv、Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv、Friday-WorkingHours-Morning.pcap_ISCX.csv、Monday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv、Thursday-WorkingHours-Afternoon-Infilteration.pcap_ISCX.csv、Thursday-WorkingHours-Morning-WebAttacks.pcap_ISCX.csv、Tuesday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv和Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv。这些文件可以用于机器学习的训练。
     
  • CIC-IDS-2018入侵检测数据集_第二版
    优质
    CIC-IDS-2018入侵检测数据集（第二版）是一个全面更新的数据集合，专为研究和开发网络入侵检测系统而设计。此版本包含了最新的攻击模式及更广泛的流量类型，旨在提高网络安全领域的科研效率与准确性。 CIC-IDS-2018入侵检测数据集的第二部分包含了用于研究网络攻击的数据。这部分数据集主要关注各种类型的网络安全威胁，并提供了详细的特征和标签以便于分析和模型训练。
     
  • CIC-IDS-2018入侵检测数据集_第三版
    优质
    CIC-IDS-2018入侵检测数据集（第三版）包含网络流量记录，旨在帮助研究者测试和开发先进的入侵检测系统。 CIC-IDS-2018入侵检测数据集的第三部分包含了详细的网络流量记录，用于识别各种类型的网络安全威胁。该数据集旨在帮助研究人员开发和测试先进的入侵检测系统（IDS），以提高对复杂攻击模式的理解与响应能力。