恶意软件检测标签数据集IDS-LabelsDataset-tanglu2006
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，数据集，入侵检测，机器学习，威胁情报，安全分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自入侵检测系统（IDS）的标签数据，用于恶意软件检测和网络安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不定，取决于原始IDS日志的生成时间。
地理范围：数据覆盖范围不定，取决于IDS部署的网络环境，可能包括企业网络，家庭网络等。
数据维度：数据集包括网络流量数据，系统日志数据，恶意软件活动特征等，并标注了恶意软件类别或攻击类型。
数据格式：数据提供的格式多样，可能包括CSV，JSON，PCAP等，具体取决于原始数据来源和处理方式。
来源信息：数据来源于各种公开的IDS日志，蜜罐数据，恶意软件样本分析结果等，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发，机器学习模型训练等领域，特别是在恶意软件检测，异常行为分析等方面具有重要价值。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于恶意软件检测，入侵检测，异常行为分析等网络安全研究，如新型攻击方式的识别，恶意软件家族分类等。
行业应用：可以为安全厂商，企业安全部门提供数据支持，特别是在安全产品的研发，威胁情报分析，安全事件响应等方面。
决策支持：支持安全策略的制定，安全风险评估和安全态势感知。
教育和培训：作为网络安全，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测，入侵检测等技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征与行为模式，帮助用户实现恶意软件检测，攻击类型识别等目标，为网络安全防护提供数据支持。
