《表1 CICIDS2017数据集文件的描述》

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《基于集成降噪自编码的在线网络入侵检测模型》

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CICIDS2017[16]数据集是加拿大网络安全研究所于2017年开源的入侵检测和入侵预防数据集。Sharafaldin等人设计了一个真实的攻击场景，通过攻击本地网络来收集流量数据。该数据集在一周时间内收集正常流量和最常见的攻击流量，并给出真实的pcap文件数据。周一，没有采集攻击流量，只有正常流量。周二到周五对本地网络发起攻击，在固定时间收集网络产生的流量。与正常的数据流相比，异常数据数的比例非常低。因此，数据分布与实际网络流量的结构是一致的。CICIDS2017的数据分布速率与实际网络流量的结构是一致的。最后，根据数据流的时间戳、源IP、目标IP、源端口、目标端口和协议对数据流进行了准确的标记。衰减窗口表1中列出了数据流的类型分布。