CIDCI2017相比于UNSW-NB15的缺点和优点
时间: 2024-06-08 14:08:22 浏览: 12
CIDCI2017和UNSW-NB15都是常用的网络安全数据集,它们各有优缺点。
优点:
CIDCI2017:
1. 包含更多的攻击类型,包括DDoS、DoS、扫描、恶意代码、暴力破解等;
2. 数据集规模大,涵盖了多个网络环境;
3. 与真实网络环境相似,可用于网络安全研究和实际应用。
UNSW-NB15:
1. 包含多种攻击类型,并且提供了详细的流量特征;
2. 数据集质量高,经过了详细的数据清洗和标注;
3. 可以导出多种特征,方便进行网络安全研究。
缺点:
CIDCI2017:
1. 部分攻击类型缺乏详细的特征描述;
2. 部分攻击样本数量较少;
3. 部分攻击数据集来源不明确。
UNSW-NB15:
1. 数据集中攻击类型相对较少,部分攻击类型不够完整;
2. 部分攻击样本数量较少;
3. 部分攻击数据集来源不明确。
相关问题
KDD Cup 1999、NSL-KDD、UNSW-NB15、CIDCI2017相比于优缺点
这是一个IT类问题,我可以回答。
KDD Cup 1999、NSL-KDD、UNSW-NB15和CIDCI2017都是常用的网络入侵检测数据集。
KDD Cup 1999数据集是最早的网络入侵检测数据集之一,但是由于该数据集已经过时,其中的数据分布和特征不再适用于现代网络入侵检测的研究。
NSL-KDD数据集是对KDD Cup 1999数据集的改进,包括更多的攻击类型和更多的特征。但是,NSL-KDD数据集中一些不必要的特征也会增加训练时间和降低分类器的性能。
UNSW-NB15数据集是最近发布的一个数据集,包括了多种攻击类型和更丰富的特征。与NSL-KDD数据集相比,UNSW-NB15数据集更加适用于现代网络入侵检测的研究。
CIDCI2017数据集是来自中国的一个数据集,包括了多种攻击类型和真实的网络流量数据。与其他数据集相比,CIDCI2017数据集更加贴近实际应用场景,但是该数据集的使用范围可能会受到限制。
综上所述,不同的数据集在适用场景、特征数量和类型、攻击类型等方面有所差异,研究人员需要根据自己的需求选择合适的数据集来进行研究。
unsw-nb15代码
UNSW-NB15数据集是一种常用的网络入侵检测数据集,包含各种不同类型的网络攻击和正常网络流量。UNSW-NB15代码是对这个数据集进行处理和分析的程序代码,可以帮助研究人员更好地理解和应用这个数据集。
UNSW-NB15代码中包含了一些预处理和特征提取的函数,可以将原始的网络数据转化为可用于训练和测试机器学习模型的特征向量。同时,代码中也包含了一些基于机器学习的分类算法,例如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等,可以用于对网络流量进行分类和检测。
如果你想进一步了解UNSW-NB15代码的细节和应用,可以查看相关论文和文档,或者参考GitHub上的开源代码实现。同时,你也可以提出具体问题,我会尽力回答。
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