非洲网络加密劫持攻击检测数据集-2023年UmojaHack挑战赛
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全,加密劫持,恶意软件,机器学习,网络流量,主机数据,UmojaHack,非洲
数据概述：
本数据集旨在识别来自各种网站的网络活动是否属于加密劫持行为。数据集基于网络和主机数据，包含约9000条训练数据和约4000条测试数据。数据由非洲UmojaHack挑战赛提供，其数据来源于Universidad del Norte的研究人员，他们基于Instituto Politecnico Nacional的研究成果收集并整理。数据包含了与网络活动相关的特征，详细的变量定义可在提供的文件中找到。
数据用途概述：
该数据集主要用于加密劫持攻击的检测与分类，适用于网络安全研究、恶意软件分析、以及机器学习模型的训练和评估。研究人员可以利用该数据集开发和测试基于网络流量和主机数据的加密劫持检测模型，从而提高对网络威胁的识别能力。此外，该数据集也可用于教育和培训，帮助学习者了解加密劫持攻击的特征和检测方法。
