有没有开源的、用于异常检测的无线网络数据集呀

Question

有下载网站吗？有很多经典数据集，但不符合我的需求，而且好多都是图像数据集什么的😭

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以。在无线网络异常检测方面，有一个广泛使用的数据集叫做CICIDS2017。这个数据集包含了各种类型的网络流量，包括正常流量和多种攻击类型（如DDoS、Port Scan、FTP-Patator等）。它是由加拿大网络安全研究所（CSEC）创建的，并且是公开可用的。

要下载这个数据集，你可以访问其官方页面：。在那里，你可以找到详细的描述、数据预览以及如何获取数据的指示。数据集分为训练集和测试集，每个都包含多个CSV文件，每个CSV文件代表一天的数据。

在Python中处理这些数据通常涉及到数据清洗、特征提取、异常检测模型的训练和评估。这里是一个简单的示例，展示如何使用scikit-learn库加载并处理数据进行异常检测：

首先确保安装了必要的库：

pip install pandas scikit-learn

然后使用以下代码加载数据并执行基本的异常检测（这里使用基于统计的方法Isolation Forest）：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 加载数据
def load_data(file_name):
    return pd.read_csv(file_name, header=None)

# 读取数据
data = load_data('your_downloaded_file.csv')  # 替换为实际文件名

# 划分特征和标签（假设最后一列是标签）
features = data.iloc[:, :-1]
labels = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练Isolation Forest模型
model = IsolationForest(contamination='auto', random_state=42)
model.fit(X_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_test.iloc[:, 0], X_test.iloc[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.title("Anomaly Detection with Isolation Forest")
plt.show()

注意：你需要将上述代码中的 'your_downloaded_file.csv' 替换为你实际下载的CSV文件名。此外，为了可视化，这里仅选择了前两个特征进行绘图，实际应用时可能需要根据数据集的特征数量调整代码。

如果你需要更复杂的异常检测方法，比如深度学习模型，你可能需要对数据进行更多的预处理，例如归一化、降维等步骤。此外，对于特定的网络流量分析，你可能还需要理解并提取出与网络行为相关的特征求助于提高模型性能。