预处理的目标通常是清洗数据、处理缺失值和异常值、进行特征工程,并最终准备好可以用于模型训练的数据集。主要步骤包括: 数据整合:将多个CSV文件合并为一个大的数据文件。 数据清洗:处理缺失值和异常值。 特征工程:提取、转换和选择特征。 数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 3. 处理缺失值或异
CICIDS2017数据集包含良性和最新的常见攻击,与真实的现实世界数据(PCAPs)相类似。它还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果,并根据时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击来标记流量(CSV文件)。此外,还提供了提取的特征定义。 生成真实的背景流量是我们建立这个数据集的首要任务。我们使用了我们提出的B-...
CIC-IDS-2017数据集为每天测试得到的流量数据进行了特征提取,生成一共80多条特征,最后给他们一个标签,正常或攻击类型。 这是ids2017数据集的特征,label这个标签是数据集根据实验环境标注的,实际使用CICFlowMeter生成的是无标签的。 | Flow ID | Source IP| Source Port | Destination IP | Destination Port |Proto...
CICIDS2017数据集包含良性和最新的常见攻击,与真实的现实世界数据(PCAPs)相类似。它还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果,并根据时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击来标记流量(CSV文件)。此外,还提供了提取的特征定义。 生成真实的背景流量是我们建立这个数据集的首要任务。我们使用了我们提出的B-...