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-Profile系统(Sharafaldin, et al. 2016)来描述人类互动的抽象行为并生成自然的良性背景流量。对于这个数据集,我们建立了基于HTTP、HTTPS、FTP、SSH和电子邮件协议的25个用户的抽象行为。Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.55MB Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 214.74MB Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.34MB Friday-WorkingHours-Mo
2024-04-12 12:10:51 210.28MB 机器学习 python 数据集
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python异常类型集合.pdf
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python异常总结,包括常见的AssertionError、KeyError、TypeError、ValueError等Python异常
2021-12-14 15:20:49 249KB python 异常 报错
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主要介绍了Python中的异常处理学习笔记,本文讲解了常见的异常类、自定义异常类、捕获异常、抛出异常、上下文管理器等内容,需要的朋友可以参考下
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