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CIRA-CIC-DoHBrw-2020 UNB入侵检测数据库

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简介：
CIRA-CIC-DoHBrw-2020 UNB入侵检测数据库是由UNB大学网络威胁实验室创建的，包含DNS-over_HTTPS浏览器流量数据，用于研究和开发先进的入侵检测系统。 在CIRA-CIC-DoHBrw-2020数据集中，采用了两层方法来捕获良性和恶意的DNS over HTTPS（DoH）流量以及非DoH流量。为了生成代表性数据集，访问前10,000个Alexa网站，并分别使用支持DoH协议的浏览器和DNS隧道工具生成HTTPS（良性DoH和非DoH）及纯DoH流量。在第一层中，通过统计特征分类器将捕获的数据分为DoH与非DoH两类；在第二层，则利用时间序列分类器进一步区分出良性的DoH流量以及恶意的DoH流量。

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  • CIRA-CIC-DoHBrw-2020 UNB入侵检测数据库
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    CIRA-CIC-DoHBrw-2020 UNB入侵检测数据库是由UNB大学网络威胁实验室创建的，包含DNS-over_HTTPS浏览器流量数据，用于研究和开发先进的入侵检测系统。 在CIRA-CIC-DoHBrw-2020数据集中，采用了两层方法来捕获良性和恶意的DNS over HTTPS（DoH）流量以及非DoH流量。为了生成代表性数据集，访问前10,000个Alexa网站，并分别使用支持DoH协议的浏览器和DNS隧道工具生成HTTPS（良性DoH和非DoH）及纯DoH流量。在第一层中，通过统计特征分类器将捕获的数据分为DoH与非DoH两类；在第二层，则利用时间序列分类器进一步区分出良性的DoH流量以及恶意的DoH流量。
     
  • 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-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
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    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网络流量入侵检测数据集
    优质
    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-2018（.CSV）：周五的加拿大入侵检测数据集
    优质
    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-2017加拿大入侵检测数据集（.CSV）第一部 phận
    优质
    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-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）的第二部分
    优质
    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。