CSIC 2010 Dataset|网络安全数据集|入侵检测数据集

github2024-09-04 更新2024-09-05 收录

网络安全

入侵检测

下载链接：

https://github.com/C4LEB-ai/web-attack-detection-ml

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

该项目使用的数据集是CSIC 2010 Dataset，一个综合的HTTP请求日志集合，包括正常和恶意流量。该数据集设计用于网络入侵检测研究，包含多种攻击类型，如SQL注入、缓冲区溢出和目录遍历。

创建时间：

2024-09-04

原始信息汇总

Web Application Attack Detection Using Machine Learning Models

数据集概述

来源

本项目使用的数据集是CSIC 2010 Dataset，这是一个包含正常和恶意HTTP请求日志的综合集合。该数据集旨在用于网络入侵检测研究，包括多种攻击类型，如SQL注入、缓冲区溢出和目录遍历。

数据集详情

总记录数： 61,065
列数： 17
- Method： HTTP请求方法（例如，GET，POST）。
- User-Agent： 发起请求的客户端详情。
- Pragma & Cache-Control： 缓存指令。
- Accept, Accept-Encoding, Accept-Charset： 客户端接受的内容类型、编码和字符集。
- Language： 语言偏好。
- Host： 服务器的主机名。
- Cookie： 随请求发送的Cookie。
- Content-Type： 请求正文的媒体类型。
- Connection： 指示连接是否应保持打开状态。
- Length & Content： 请求或响应正文的长度和内容。
- Classification： 指示请求是正常还是异常。
- URL： 请求的URL。

数据预处理

鉴于数据集的性质，特别是URL字段，需要进行大量的预处理，包括仔细解析和标记化，以确保可以提取用于模型训练的相关特征。

机器学习模型

以下机器学习模型被开发和评估用于检测网络应用攻击：

随机森林
- 一种集成学习方法，构建多个决策树并合并它们以获得更准确和稳定的预测。
K-最近邻（KNN）
- 一种简单的基于实例的学习算法，根据最近邻的大多数类别对数据点进行分类。
决策树
- 一种基于数据集特征值进行决策的模型，组织成树结构。
梯度下降
- 一种优化算法，用于通过迭代调整参数来最小化模型的损失函数。
人工神经网络（ANN）
- 一种深度学习模型，模仿人脑处理信息的方式，由多层互连的神经元组成。
多层感知器分类器（MLPC）
- 一种专门设计用于分类任务的ANN，能够捕捉数据中的复杂模式。

项目工作流程

数据预处理：
- URL处理：解析和标记化URL字段。
- 特征编码：通过独热编码和标签编码处理分类数据。
- 数据归一化：将特征缩放到统一范围。
探索性数据分析（EDA）：
- 特征分布的可视化。
- 相关性分析，以识别特征与目标变量之间的显著关系。
模型训练与评估：
- 使用交叉验证技术在处理后的数据集上训练模型。
- 使用准确性、精确度、召回率、F1分数和ROC-AUC等性能指标评估每个模型的有效性。
模型比较：
- 基于性能指标对模型进行全面比较。
- 洞察哪些模型在检测不同类型的攻击时表现最佳。

结果

随机森林： 实现了高准确性，并且在所有类别中表现平衡。
KNN： 提供了良好的结果，但对k的选择敏感且计算成本高。
决策树： 简单且可解释，具有不错的准确性但容易过拟合。
梯度下降： 有效的优化，特别是在与其他模型结合时。
ANN & MLPC： 展示了深度学习模型捕捉复杂模式的潜力，在许多场景中优于经典模型。

结论

该项目成功展示了各种机器学习模型在检测网络应用攻击中的应用。虽然传统的随机森林和决策树模型提供了坚实的基准，但深度学习方法如ANN和MLPC在处理HTTP日志等复杂、高维数据时提供了增强的性能。

未来工作

超参数调优： 通过更广泛的超参数调优进一步优化模型。
集成方法： 结合多个模型创建一个更强大的检测系统。
实时部署： 在实时网络安全环境中实施性能最佳的模型，进行持续监控和威胁检测。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在当今数字化时代，网络应用安全成为一项至关重要的议题。CSIC 2010数据集的构建旨在应对日益频繁和复杂的网络攻击。该数据集汇集了61,065条HTTP请求日志，涵盖正常与恶意流量，并包含多种攻击类型，如SQL注入、缓冲区溢出和目录遍历。数据集的构建过程中，特别对URL字段进行了细致的解析和分词处理，以确保能够提取出对模型训练有用的特征。

特点

CSIC 2010数据集以其全面性和多样性著称，包含了17个关键字段，如请求方法、用户代理、缓存控制、内容类型等，这些字段为模型提供了丰富的信息来源。此外，数据集的分类字段明确标识了请求的正常或异常状态，使得模型能够有效区分不同类型的网络攻击。

使用方法

使用CSIC 2010数据集时，首先需进行数据预处理，包括URL解析、特征编码和数据标准化。随后，可利用探索性数据分析（EDA）来可视化特征分布和进行相关性分析。在模型训练阶段，可选择多种机器学习模型，如随机森林、K近邻、决策树、梯度下降、人工神经网络和多层感知器分类器，并通过交叉验证和性能指标评估模型效果。

背景与挑战

背景概述

在当今数字化时代，网络应用安全已成为一个至关重要的议题，其中针对网络应用的攻击日益频繁且复杂。尽管网络流量数据丰富，但用于训练机器学习模型以检测此类攻击的公开数据集相对稀缺。CSIC 2010数据集应运而生，成为该领域内广为人知的数据集，旨在为网络入侵检测研究提供全面支持。该数据集包含61,065条HTTP请求日志，涵盖正常与恶意流量，并设计了多种攻击类型，如SQL注入、缓冲区溢出和目录遍历。CSIC 2010数据集的创建不仅填补了该领域的数据空白，还为研究人员提供了宝贵的资源，推动了机器学习在网络应用攻击检测中的应用与发展。

当前挑战

CSIC 2010数据集在构建过程中面临了若干挑战。首先，数据预处理是关键环节，特别是URL字段的解析与标记化，以确保提取出对模型训练有用的特征。其次，数据集的多样性和复杂性要求模型具备高度的泛化能力，以应对不同类型的攻击。此外，模型训练过程中需处理高维数据，这对计算资源和算法效率提出了较高要求。最后，尽管已有多种机器学习模型在该数据集上进行了评估，但如何进一步提升模型的检测精度和实时性能，仍是一个亟待解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在网络安全领域，CSIC 2010数据集被广泛用于训练和评估机器学习模型，以检测Web应用程序中的攻击行为。该数据集包含了大量的HTTP请求日志，涵盖了正常流量和多种类型的恶意攻击，如SQL注入、缓冲区溢出和目录遍历。通过使用该数据集，研究人员能够开发和比较多种机器学习模型，如随机森林、K近邻、决策树、梯度下降、人工神经网络和多层感知器分类器，从而实现对Web应用程序攻击的精准检测。

衍生相关工作

基于CSIC 2010数据集，许多后续研究工作得以展开，包括但不限于改进现有模型的性能、开发新的特征提取方法以及探索深度学习在入侵检测中的应用。例如，一些研究通过结合多种机器学习模型，创建了更强大的集成检测系统。此外，该数据集还激发了对实时部署和模型优化策略的研究，进一步推动了Web应用程序安全技术的发展。

数据集最近研究