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UNSW-NB15数据集的入侵检测。

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简介：
澳大利亚新南威尔士大学堪培拉赛博靶场实验室的 IXIA PerfectStorm 工具生成了 UNSW-NB 15 数据集中的原始网络数据包。该工具旨在模拟一种逼真的现代正常活动与合成的当代攻击行为的混合状态。随后，Tcpdump 工具被用于捕获高达 100gb 的原始流量，通常以 Pcap 文件形式存在。值得注意的是，该数据集包含九种不同的攻击类型。

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  • UNSW-NB15入侵检测数据集.zip
    优质
    本资源提供UNSW-NB15入侵检测数据集，包含网络流量记录及标签，旨在支持网络安全研究和异常检测模型开发。 UNSW_NB15入侵检测数据集相比KDD99和NSL KDD数据集更适合用于相关研究人员进行入侵检测系统的研究。
     
  • 基于UNSW-NB15数据集的入侵检测(Intrusion Detection)
    优质
    本研究利用UNSW-NB15数据集，探索并实施先进的机器学习算法以提升网络入侵检测系统的准确性与效率。 UNSW-NB 15 数据集的原始网络数据包是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉赛博靶场实验室使用 IXIA PerfectStorm 工具创建的，旨在生成现代正常活动与合成当代攻击行为的真实混合体。Tcpdump工具用于捕获100GB 的原始流量（如Pcap文件）。该数据集包含九种类型的攻击。
     
  • UNSW_NB15_RNN_基于UNSW-NB15的SGM-CNN入侵检测系统_
    优质
    本研究提出了一种基于UNSW-NB15数据集的新型入侵检测模型——SGM-CNN，结合RNN技术以提升网络安全防护能力。 使用UNSW数据集进行入侵检测时，通过多种组合模型的应用可以达到90%以上的精确度。同时，还分别测试了流行的神经网络模型的效果。
     
  • UNSW-NB15数据集（全版本）
    优质
    UNSW-NB15数据集（全版本）包含了全面的网络流量记录，用于检测和分析网络安全威胁。它基于广泛的真实世界数据，为研究者提供了一个详尽的平台来开发新的入侵检测系统。 数据集为公开数据集，但下载需要使用翻墙服务（FQ）。资源整理较为不易，请按需下载。
     
  • 2017年入侵检测数据集
    优质
    2017年入侵检测数据集包含广泛网络活动记录，旨在识别并防范网络安全威胁。该数据集涵盖多种攻击模式，为研究人员提供真实场景下的测试环境，助力开发先进的入侵检测系统。 由于原文件超出220M，请在下载好该文件后联系我，我会提供原始CSV文件及.pcap格式的网络流量数据（如有需要）。分数要求不高，因为我在这个研究方向上有所涉猎，希望能与有志之士共同探讨。使用此数据集时请注明出处。我在寻找此类数据集的过程中花费了大量时间，除了上传的数据之外还有其他可用资源，请随时询问我是否有你需要的内容。
     
  • KDD CUP99入侵检测数据集
    优质
    KDD CUP99入侵检测数据集是用于网络安全领域中机器学习研究的重要资源，包含大量模拟网络通信记录，旨在帮助识别并防范各种网络攻击行为。 KDD CUP99 数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的九周网络连接数据，并被划分为包含标识符的训练数据以及无标识符的测试数据。由于其概率分布不同，且测试集中包含了一些未在训练集中出现过的攻击类型，因此它更贴近实际入侵检测需求。训练集包括一种正常状态（normal）和22种已知攻击类型，而另外14种攻击仅出现在测试数据中。
     
  • UNSW-NB15 100GB原始数据下载链接
    优质
    简介：提供UNSW-NB15网络流量数据集中的100GB原始文件直接下载链接，适用于网络安全研究与模型训练。 澳大利亚入侵检测数据集包含原始的PCAP数据以及对应的CSV格式的数据。
     
  • CAN总线入侵检测的数据集
    优质
    本数据集专注于CAN总线入侵检测，包含大量网络通信记录及模拟攻击样本，旨在评估和提升车辆网络安全防护技术。 DoS_attack_dataset_no_zero.csv 和 Add_DoS_attack_dataset1.csv 两个数据文件中包含不同的内容：前者不包含任何攻击块，而后者包含了用 ID=0 标识的攻击块。相关实验过程已在博客文章中有详细描述。
     
  • 处理过的入侵检测数据集
    优质
    本数据集包含经过预处理和特征选择的网络入侵事件记录，旨在提高机器学习模型在网络安全中的应用效率与准确度。 使用Python对入侵检测数据集nsl-kdd进行预处理，包括将字符转换为数据，并进行数值标准化处理。所采用的数据子集中包含了百分之20的数据。
     
  • CICIDS2017入侵检测评估数据集
    优质
    CICIDS2017是由加拿大滑铁卢大学网络科学研究所发布的入侵检测系统评估数据集，旨在为研究人员提供真实流量环境下机器学习模型训练和测试资源。 这是Intrusion Detection Evaluation Dataset (CICIDS2017)数据集中星期五所测得的数据。其余4天的数据可以私下交流，可能会收取一定的手工费，因为国外实验室获取这些数据集比较困难。