Intrusion Detection Datasets|网络安全数据集|入侵检测数据集

一个全面的入侵检测数据集概览，专注于企业网络中的主机和/或网络入侵检测研究。该仓库提供了一个详细的数据集列表，包括描述和链接，帮助研究人员找到并选择合适的数据进行工作。

An overview of a comprehensive intrusion detection dataset, focusing on host and/or network intrusion detection research within enterprise networks. This repository provides a detailed list of datasets, including descriptions and links, to assist researchers in finding and selecting appropriate data for their work.

原始信息汇总

Intrusion Detection Datasets 概述

数据集内容与目标

本数据集旨在提供一个关于入侵检测研究的全面且详细的资料库，专注于企业网络环境。数据集包括：

• 一个包含所有数据集的表格，每个数据集都有单独的页面，详细列出了关键特征和描述了基础环境、活动、包含的数据等。
• 主要关注适用于开发和评估企业网络中入侵检测方法的数据集，例如涉及浏览、电子邮件、文本处理以及网络、电子邮件或数据库服务器服务等常见办公环境。
• 不包括来自工业控制系统或互联网交换点等非常不同环境的数据集。

数据集贡献

欢迎任何形式的贡献，包括添加新条目和改进现有条目。详细信息请参阅贡献指南。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建入侵检测数据集（Intrusion Detection Datasets）时，研究团队致力于提供一个全面、连续且协作的调查。该数据集的构建基于对多个相关数据集的详细整理与分类，涵盖了企业网络中的常见办公环境，如浏览、电子邮件和文本处理等应用，以及网络、邮件和数据库服务器等服务。通过系统性地收集和描述这些数据集，研究团队旨在为入侵检测领域的研究人员提供一个详尽的资源库，以便于他们选择和使用适合的数据集进行研究。

特点

入侵检测数据集（Intrusion Detection Datasets）的主要特点在于其全面性和针对性。该数据集不仅包含了多种类型的网络活动数据，还详细描述了每个数据集的底层环境、活动类型和包含的数据内容。此外，数据集的构建过程中排除了与企业网络环境差异较大的数据，如工业控制系统或互联网交换点的数据，从而确保了数据集在入侵检测研究中的适用性和一致性。

使用方法

使用入侵检测数据集（Intrusion Detection Datasets）时，研究人员可以通过访问其GitHub页面，查阅详细的表格和每个数据集的独立页面，获取关键特征和环境描述。这些信息有助于研究人员根据自身需求选择合适的数据集。此外，数据集的构建团队鼓励学术界引用其工作，并提供了相应的引用格式，以确保研究成果的可追溯性和学术诚信。

背景与挑战

背景概述

在网络安全领域，入侵检测系统（IDS）的研究与开发一直是学术界和工业界关注的焦点。随着网络攻击手段的不断演变，构建高效、准确的入侵检测模型变得尤为重要。为此，Philipp Bönninghausen、Rafael Uetz和Martin Henze等研究人员于2024年创建了Intrusion Detection Datasets（COMIDDS）数据集，旨在提供一个全面、持续且协作的入侵检测数据集调查。该数据集主要聚焦于企业网络环境中的入侵检测，涵盖了浏览、邮件、文本处理等常见应用以及Web、邮件、数据库服务器等服务的相关数据。COMIDDS的推出，不仅为研究人员提供了丰富的数据资源，还极大地推动了入侵检测技术的发展与应用。

当前挑战

尽管COMIDDS数据集在入侵检测领域具有重要意义，但其构建与应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的多样性和复杂性使得数据预处理和特征提取变得尤为困难，研究人员需耗费大量时间和资源进行数据清洗与标注。其次，企业网络环境的动态变化导致数据集的更新与维护成为一个持续的挑战，确保数据集的时效性和准确性至关重要。此外，数据集的规模和质量直接影响模型的训练效果，如何在有限的资源下高效利用数据集，是当前研究中亟待解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在网络安全领域，入侵检测数据集（Intrusion Detection Datasets）的经典使用场景主要集中在开发和评估企业网络中的入侵检测方法。这些数据集通常包含企业环境中常见的网络活动数据，如浏览、电子邮件和文本处理等应用，以及Web、电子邮件和数据库服务器等服务的日志和流量数据。通过分析这些数据，研究人员可以构建和验证入侵检测模型，从而提高网络安全性。

解决学术问题

入侵检测数据集解决了网络安全领域中一个关键的学术研究问题，即如何有效地识别和防御网络入侵。这些数据集为研究人员提供了丰富的、真实的网络活动数据，使得他们能够开发和测试各种入侵检测算法和技术。通过这些数据集，学术界能够更好地理解网络攻击的模式和特征，从而推动入侵检测技术的发展，提升网络防御能力。

衍生相关工作

基于入侵检测数据集，许多相关的经典工作得以展开。例如，研究人员利用这些数据集开发了多种机器学习和深度学习模型，用于更精确地识别网络攻击。此外，这些数据集还促进了网络安全领域的基准测试和评估方法的发展，使得不同入侵检测系统的性能可以进行客观比较。这些衍生工作不仅推动了学术研究，也为实际网络安全应用提供了坚实的基础。