pcy12345BSU/CSE-CIC-IDS-2018

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license: other
task_categories:
- tabular-classification
tags:
- intrusion-detection
- network-security
- cybersecurity
- IDS
- CSE-CIC-IDS-2018
- anomaly-detection
- CICFlowMeter
pretty_name: CSE-CIC-IDS 2018 Network Intrusion Detection Dataset
size_categories:
- 10M<n<100M
---

# CSE-CIC-IDS 2018 Network Intrusion Detection Dataset

## Description

The CSE-CIC-IDS2018 dataset was developed by the Communications Security
Establishment (CSE) and the Canadian Institute for Cybersecurity (CIC).
It includes seven different attack scenarios: Brute-force, Heartbleed,
Botnet, DoS, DDoS, Web attacks, and infiltration of the network from inside.

Network traffic was captured using CICFlowMeter and processed into
bidirectional flow features.

## Dataset Details

- **Source**: CSE & Canadian Institute for Cybersecurity (CIC), University of New Brunswick
- **Year**: 2018
- **Features**: 80+ CICFlowMeter features
- **Attack Types**: 7 categories (Brute-force, Heartbleed, Botnet, DoS, DDoS, Web attacks, Infiltration)
- **Duration**: 10 days of network traffic capture (Feb 14 - Mar 2, 2018)
- **Infrastructure**: 50 machines for attack, 420 machines + 30 servers for victim network

## Files

Processed CSV files from CICFlowMeter for each capture day:
- Wednesday-14-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Thursday-15-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Friday-16-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Tuesday-20-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv (largest file)
- Wednesday-21-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Thursday-22-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Friday-23-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Wednesday-28-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Thursday-01-03-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- Friday-02-03-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv

## Citation

```bibtex
@misc{cse-cic-ids2018,
title={A Realistic Cyber Defense Dataset (CSE-CIC-IDS2018)},
author={Iman Sharafaldin and Arash Habibi Lashkari and Ali A. Ghorbani},
year={2018},
publisher={Canadian Institute for Cybersecurity},
url={https://registry.opendata.aws/cse-cic-ids2018/}
}
```

## License

This dataset is provided for research and educational purposes.
Please cite the original authors when using this dataset.

## Original Source

- https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html
- AWS S3: s3://cse-cic-ids2018/

license: 其他
task_categories:
- 表格分类（tabular-classification）
tags:
- 入侵检测（intrusion-detection）
- 网络安全（network-security）
- 网络空间安全（cybersecurity）
- 入侵检测系统（IDS）
- CSE-CIC-IDS-2018
- 异常检测（anomaly-detection）
- CICFlowMeter
pretty_name: CSE-CIC-IDS 2018 网络入侵检测数据集
size_categories:
- 1000万 < 样本量 < 1亿

# CSE-CIC-IDS 2018 网络入侵检测数据集

## 数据集说明
CSE-CIC-IDS2018数据集由加拿大通信安全局（Communications Security Establishment，CSE）与加拿大网络安全研究所（Canadian Institute for Cybersecurity，CIC）联合开发。该数据集涵盖7类典型攻击场景：暴力破解（Brute-force）、心脏滴血（Heartbleed）、僵尸网络（Botnet）、拒绝服务（DoS）、分布式拒绝服务（DDoS）、Web攻击以及内网网络渗透。
研究人员使用CICFlowMeter捕获网络流量，并将其处理为双向流特征。

## 数据集详情
- **来源**：加拿大新不伦瑞克大学加拿大网络安全研究所（CIC）与通信安全局（CSE）
- **发布年份**：2018年
- **特征维度**：80余种由CICFlowMeter提取的特征
- **攻击类型**：7大类（暴力破解、心脏滴血、僵尸网络、DoS、DDoS、Web攻击、内网渗透）
- **采集周期**：10天网络流量捕获（2018年2月14日至2018年3月2日）
- **实验架构**：50台攻击主机，420台普通主机与30台服务器组成受害网络

## 数据文件
各采集日对应的CICFlowMeter处理后CSV文件如下：
- 2018年2月14日星期三_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年2月15日星期四_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年2月16日星期五_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年2月20日星期二_TrafficForML_CICFlowMeter.csv（文件体积最大）
- 2018年2月21日星期三_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年2月22日星期四_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年2月23日星期五_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年2月28日星期三_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年3月1日星期四_TrafficForML_CICFlowMeter.csv
- 2018年3月2日星期五_TrafficForML_CICFlowMeter.csv

## 引用格式
bibtex
@misc{cse-cic-ids2018,
title={A Realistic Cyber Defense Dataset (CSE-CIC-IDS2018)},
author={Iman Sharafaldin and Arash Habibi Lashkari and Ali A. Ghorbani},
year={2018},
publisher={Canadian Institute for Cybersecurity},
url={https://registry.opendata.aws/cse-cic-ids2018/}
}

## 授权协议
本数据集仅用于研究与教育用途，使用本数据集时请引用原作者的研究成果。

## 原始来源
- 官方数据集页面：https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2018.html
- AWS S3存储路径：s3://cse-cic-ids2018/