基于機器學習的網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)集V2
基于機器學習（ML）的網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)（NIDS）已經(jīng)成為保護網(wǎng)絡免受網(wǎng)絡攻擊的一個有前途的工具。大量的數(shù)據(jù)集是公開的，在研究界被用于開發(fā)和評估大量的基于 ML 的 NIDS。然而，由于這些 NIDS 數(shù)據(jù)集具有非常不同的特征集，目前很難在不同的數(shù)據(jù)集中可靠地比較 ML 模型，因此也很難將它們推廣到不同的網(wǎng)絡環(huán)境和攻擊場景。評估基于 ML 的 NIDS 的能力有限，這導致了廣泛的學術研究和現(xiàn)實世界網(wǎng)絡中的實際部署之間的差距。
通過提供五個基于 NetFlow 的具有共同的、實際相關的特征集的 NIDS 數(shù)據(jù)集來解決這一限制。這些數(shù)據(jù)集是由以下四個現(xiàn)有的基準 NIDS 數(shù)據(jù)集生成的 ——
UNSW-NB15
BoT-IoT，
ToN-IoT，
CSE-CIC-IDS2018
我們使用了這些數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)包捕獲文件，并將其轉(zhuǎn)換為 NetFlow 格式，具有共同的特征集。使用 NetFlow 作為通用格式的好處包括它的實際意義，它在生產(chǎn)網(wǎng)絡中的廣泛部署，以及它的擴展特性。生成的 NetFlow 數(shù)據(jù)集已被標記為二進制和多類流量和攻擊分類實驗。同時，昆士蘭大學最新發(fā)布的 NFV2 集合中的一個數(shù)據(jù)集，NetFlow的特征集已經(jīng)從?8?個擴展到?43?個，包括 ——
IPv4源地址
IPv4目的地址
IPv4源端口號
IPv4目的端口號
IP協(xié)議標識符字節(jié)
第7層協(xié)議(數(shù)字)
輸入字節(jié)數(shù)
輸出字節(jié)數(shù)
入包數(shù)
出包數(shù)
流持續(xù)時間(毫秒)
所有TCP標志的累積
所有客戶端TCP標志的累積
所有服務器TCP標志的累積
客戶端到服務器流持續(xù)時間(msec)
客戶端到服務器流持續(xù)時間(msec)
最小流量TTL
最大流量TTL
流中最長的包(字節(jié))
流中最短的包(字節(jié))
觀察到的最小流量IP包的Len
觀測到的最大流量IP包的Len
Src to dst字節(jié)/秒
Dst到src字節(jié)/秒
重傳TCP流字節(jié)數(shù)(src->dst)
重傳的TCP流報文數(shù)(src->dst)
重傳TCP流字節(jié)數(shù)(dst->src)
重傳TCP流報文數(shù)(dst->src)
Src到dst平均thpt (bps)
Dst到src平均thpt (bps)
IP大小<= 128的報文
IP大小為> 128且<= 256的報文
IP大小為> 256且<= 512的報文
IP大小為> 512且<= 1024的報文
IP大小為>1024且<= 1514的報文
最大TCP窗口(src->dst)
最大TCP窗口(dst->src)
ICMP類型* 256 + ICMP碼
ICMP類型
DNS查詢事務Id
DNS查詢類型(例如1=A, 2=NS..)
第一個A記錄的TTL(如果有)
FTP客戶端命令返回碼
其目的旨在實現(xiàn)網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)集的標準化，以實現(xiàn)互操作性和更大的分析。
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-72802-1_9
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