加密恶意流量检测数据集

加密恶意流量检测数据集包括加密流量特征数据和加密流量分析结果数据。其中，加密流量特征包含数据流时序统计特征、TLS 加 密协议特征、双向数据包长度分布、客户端 IP、样本标签等总共 3993维特征，共 112MB。加密流量分析结果数据是利用以上数据在加密攻击检测试验中取得的结果数据，包括八种不同机器学习算法的准确度，精度，召回率等。数据集的采集时间为 2021 年 7 月，采集地点为中国科学技术大学未来网络实验室，采集设备为联想 ThinkServer RD640 服务器，数据类型是文件，共计 112MB。

The encrypted malicious traffic detection dataset includes encrypted traffic feature data and encrypted traffic analysis result data. The encrypted traffic feature data contains a total of 3993-dimensional features, such as time-series statistical features of data flows, TLS encryption protocol features, two-way packet length distribution, client IP addresses, sample labels and others, with a total size of 112 MB. The encrypted traffic analysis result data is the outcome data obtained from encrypted attack detection experiments using the above data, including the accuracy, precision, recall and other metrics of eight different machine learning algorithms. This dataset was collected in July 2021 at the Future Network Laboratory of the University of Science and Technology of China (USTC), using a Lenovo ThinkServer RD640 server as the collection device. All data are stored as files, with a total size of 112 MB.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于加密恶意流量检测，包含从实际网络流量中提取的3993维特征数据，如时序统计和TLS协议特征，以及基于这些特征使用八种机器学习算法得到的分析结果（如准确度和召回率）。数据集由中国科学技术大学于2021年7月采集，旨在支持网络安全研究，特别是加密攻击检测算法的开发和评估。