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。