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CIC-IDS-2018数据集（.CSV）在加拿大进行入侵检测研究。

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简介：
包含十个数据集，这些数据集分别于2018年2月3日、2018年2月16日和2018年2月23日收集，并可应用于入侵检测领域的机器学习任务。由于数据集的规模庞大，无法一次性完整地进行上传，如果您需要使用其中一个数据集，可以通过私信与我联系获取。

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  • CIC-IDS-2018（.CSV）：周五的加拿大入侵检测数据集
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    CIC-IDS-2018 Friday数据集是一个包含多种网络攻击类型的大型CSV格式入侵检测数据集，源自加拿大的网络安全研究项目。 有三个数据集可供使用于入侵检测机器学习：Friday-02-03-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv、Friday-16-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv和Friday-23-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv。总共有十个这样的数据集，但由于文件过大，无法全部上传，请私信联系以获取其中一个数据集的下载链接。
     
  • CIC-IDS-2018（.CSV）加拿大入侵检测数据集 周四部分
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    此数据集为CIC-IDS-2018的一部分，专注于周四收集的网络流量信息，以.csv格式存储，包含多种攻击类型的真实网络事件，适用于入侵检测研究。 Thursday-15-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv Thursday-22-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
     
  • CIC-IDS-2017加拿大入侵检测数据集（.CSV）第一部 phận
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    CIC-IDS-2017是来自加拿大的一个入侵检测系统数据集，包含多种网络攻击场景，存储为CSV格式，适用于网络安全研究和机器学习模型训练。 加拿大入侵检测数据集的第一部分现在已经上传完毕，由于数据量较大，因此分两部分进行上传，这是第一部分。
     
  • CIC-IDS-2017加拿大入侵检测数据集（.CSV）的第二部分
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    CIC-IDS-2017是包含网络流量记录的数据集，用于研究和开发入侵检测系统。本资源提供该数据集的CSV格式第二部分，专注于网络安全分析与机器学习应用。 CIC-IDS-2017 是一个包含入侵检测数据的加拿大数据集，以CSV格式提供。这是关于该数据集内容描述的第二部分。
     
  • CIC-IDS-2018入侵检测数据集_首版
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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-2017网络流量入侵检测数据集
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    CIC-IDS-2017 是一个专注于网络流量入侵检测的数据集，包含了多种攻击类型的真实流量记录，适用于机器学习模型训练与测试。 网络流量入侵检测数据集CIC-IDS-2017包含了大量用于网络安全研究的实验数据。该数据集旨在帮助研究人员开发、评估和比较各种入侵检测系统（IDS）的有效性，特别是在处理复杂多变的网络攻击时的表现。它涵盖了多种类型的网络威胁，并提供了详细的标注信息以方便分析使用。
     
  • 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。