CICIDS2017数据集: 2017年机器学习Python异常检测完整指南

CICIDS2017数据集涵盖了各种良性流量和最新的常见攻击，反映了真实世界的网络数据。通过CICFlowMeter进行网络流量分析，记录了流量的时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议以及攻击类型，并以CSV文件形式呈现。此外，还提供了提取的特征定义。为了生成真实的背景流量，我们采用了B-Profile系统（Sharafaldin等人，2016年）来描述人类互动的抽象行为，并生成了自然的良性背景流量。针对该数据集，我们对HTTP、HTTPS、FTP、SSH和电子邮件协议的25个用户的抽象行为进行了建模。