Distribution of training and testing data by connection type from the UNSW-NB15 dataset [25].

Figshare2025-03-28 更新2026-04-28 收录

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Distribution of training and testing data by connection type from the UNSW-NB15 dataset [25].

创建时间：

2025-03-28

Edge-IIoTset

网络入侵检测

边缘计算

Edge-IIoTset数据集是由COEP科技大学计算科学学院创建的，专门用于网络入侵检测的公开数据集。该数据集包含15个类别，其中包括正常流量和14种网络攻击类型，总共有486,362条数据。数据集的创建过程包括模拟多种网络攻击场景，并提取了61个特征用于识别网络入侵模式。该数据集主要应用于边缘计算环境中的网络入侵检测，旨在提高检测精度和减少误报率，解决复杂的网络威胁问题。

arXiv2024-12-23 更新10060

NF-UQ-NIDS-v2 Network Intrusion Detection Dataset

网络入侵检测

NetFlow

Version 2 of the Netflow datasets made up of 43 extended NetFlow features

kaggle2022-05-14 更新440

mehddii/cicids2017-processed

网络入侵检测

流量异常识别

这是一个网络流量数据集，包含78个特征列，涵盖目标端口、流持续时间、前后向数据包数量、长度、统计信息、流量速率、时间间隔、标志位计数等网络流量属性，以及一个标签列。数据集分为训练集（2,016,284个样本）和测试集（504,078个样本），总大小约1.46 GB，适用于网络安全分析或机器学习分类任务，如入侵检测。

Hugging Face2026-05-09 更新40

Mouwiya/UNSW-NB15

网络入侵检测

网络安全

--- dataset_info: features: - name: srcip dtype: string - name: sport dtype: string - name: dstip dtype: string - name: dsport dtype: string - name: proto dtype: string

Hugging Face2024-05-15 更新8920

基于自体免疫演化的未知网络入侵检测流量数据集

网络入侵检测

演化算法

本数据集基于自体免疫演化理论，旨在探索未知网络入侵检测。研究采用人工免疫原理，通过提取边缘自体抗原并应用层次差分进化算法进行演化，生成与自体区域存在偏差的未知非自体抗原。数据集详细记录了演化过程中的时间范围、时间精度、空间范围及空间精度，通过计算方式推演出未知攻击检测器，并结合异常区间进行网络攻击检测。质量控制严格，确保数据集的准确性和可靠性。该数据集不仅为网络入侵检测提供了新的视角，而且通过双层

国家基础学科公共科学数据中心140

Distribution of training and testing data by connection type from the UNSW-NB15 dataset [25].

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