cicids2018特征
时间: 2023-09-24 19:00:34 浏览: 38
CICIDS2018是一个含有大量实验室生成的网络安全数据集,旨在提供一个综合的基准测试平台来评估和比较网络入侵检测系统的性能。该数据集包含数十万个网络通信会话,涵盖了多种类型的正常和恶意网络活动。
CICIDS2018的特征可以分为以下几个方面:
1. 数据分布广泛:该数据集包含了从不同类型的网络流量源(如视频、图片、文件传输等)收集的数据,可以提供多样化的训练和测试材料。
2. 大规模实验室生成:CICIDS2018采用了大规模实验室生成的方式生成恶意网络数据,以确保数据集中包含各种类型的网络攻击样本,并且这些样本的数量足够支持性能评估和比较。
3. 全方位覆盖:CICIDS2018的数据集组成涵盖了多个网络活动层面,包括传输层、应用层和网络层。这可以帮助研究人员更全面地了解网络攻击的不同阶段和模式。
4. 全局和局部特征:该数据集不仅包含了全局特征,例如网络流量的基本属性和统计信息,还包含了局部特征,例如数据包的内容和协议头。这种综合的特征表示可以提高入侵检测系统的准确性和鲁棒性。
总之,CICIDS2018以其广泛的数据分布、大规模实验室生成、全方位覆盖以及综合的全局和局部特征,为网络入侵检测系统的研究和评估提供了一种强大的工具。这个数据集的特征使其成为一个有价值的资源,可以帮助安全专家更好地了解和应对网络攻击的威胁。
相关问题
CICIDS2017数据集
CICIDS2017数据集是一个网络入侵检测数据集,包含了来自真实网络环境的大量网络流量数据。该数据集包含了不同类型的攻击,例如DoS、DDoS、PortScan、Botnet等,并且还包含了正常的网络流量数据。这个数据集可以用于网络入侵检测算法的研究和评估。如果你想了解更多关于CICIDS2017数据集的信息,可以参考引用中提供的链接。
以下是一些使用CICIDS2017数据集进行机器学习算法训练和测试的例子:
1.使用随机森林算法进行网络入侵检测
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv')
# 数据预处理
data = data.dropna()
data = data.drop(['Flow ID', 'Src IP', 'Dst IP', 'Timestamp'], axis=1)
data['Label'] = data['Label'].apply(lambda x: 1 if 'BENIGN' in x else 0)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Label', axis=1), data['Label'], test_size=0.2)
# 训练模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
print('Accuracy:', rf.score(X_test, y_test))
```
2.使用支持向量机算法进行网络入侵检测
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv')
# 数据预处理
data = data.dropna()
data = data.drop(['Flow ID', 'Src IP', 'Dst IP', 'Timestamp'], axis=1)
data['Label'] = data['Label'].apply(lambda x: 1 if 'BENIGN' in x else 0)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('Label', axis=1), data['Label'], test_size=0.2)
# 训练模型
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
print('Accuracy:', svm.score(X_test, y_test))
```
CICIDS2017数据预处理
CICIDS2017数据集是一个包含良性和常见攻击的网络流量数据集。该数据集使用CICFlowMeter进行网络流量分析,并通过时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击类型对流量进行标记。数据集采集时间为5天,从星期一到星期五,每天都包括正常的流量以及不同类型的攻击,例如暴力FTP、暴力SSH、DoS、Heartbleed、Web攻击、渗透、僵尸网络和DDoS。
关于CICIDS2017数据集的预处理,可以按照以下步骤进行:
1. 读取已经处理好的数据集。
2. 查看数据集的前五行数据,可以使用df.head()方法。
3. 根据标签将数据集进行分组,可以使用df.groupby('Label')方法,并使用first()方法查看每个分组的第一个样本。
4. 对标签进行计数,可以使用df.groupby('Label').count()方法。
5. 计算整个数据集的数量,可以使用df.count()方法。
6. 查看数据集的信息,包括具体大小和维度类型,可以使用df.info()方法。
7. 查看列向量的名称,可以使用df.columns方法。
8. 如果有缺失值,可以使用df.dropna()方法删除。