面向内生安全基于免疫的网络适应性免疫模型数据集

入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）是应对复杂且日益增多的网络攻击的核心防御工具。由于缺乏可靠的测试和验证数据集，基于异常的入侵检测方法在性能上面临一致性和准确性的问题。我们的评估针对最近11个数据集进行，结果表明大多数数据集已过时且不可靠。一些数据集缺乏足够的流量多样性和样本数量，有的没有覆盖广泛的已知攻击类型，还有一些则将数据包有效载4荷进行匿名化处理，无法反映当前网络攻击的趋势。部分数据集还缺少功能集和元数据。在本研究中，我们提出一个新的数据集，专门用于支持内生安全和基于免疫的网络适应性免疫模型的研究。该数据集包含最新的、真实的攻击和良性流量数据，反映了现实世界中的网络攻击和防御动态。此外，数据集还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果，记录了包括时间戳、源和目标IP、源和目标端口、协议类型以及标记攻击的流量特征。数据集共包括8个数据文件，其中：(1) Thursday-Working Hours-Afternoon-Infilteration.pcap_ISCX.csv是web攻击数据，数据量79.25MB；(2) Wednesday-working Hours.pcap_ISCX.csv是DDoS攻击数据，数据量214.74MB；(3) Tuesday-Working Hours.pcap_ISCX.csv是FTP攻击数据，数据量128.82MB；(4) Monday-Working Hours.pcap_ISCX.csv是良性流量数据，数据量168.73MB；(5) Thursday-Working Hours-Morning-WebAttacks.pcap_ISCX.csv是SSH攻击数据，数据量49.61MB；(6) Friday-Working Hours-Morning. pcap_ISCX.csv是僵尸网络攻击数据，数据量55.62MB；(7) Friday-Working Hours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv是DDoS攻击数据，数据量73.55MB；(8) Friday-Working Hours-Afternoon-Port Scan.pcap_ISCX.csv是端口扫描攻击数据，数据量73.34MB.