集成安全与用户事件管理数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全,异常检测,漏洞分析,用户行为,事件管理,推荐系统,系统建议,用户分析,安全策略,预测模型,机器学习,决策支持
数据概述：
本数据集是一个综合性的集成，涵盖了多个与异常检测、漏洞分析、用户事件管理和系统推荐相关的数据源。该数据集旨在为网络安全、用户行为分析和事件响应的高级研究和应用提供支持。数据集包括四个主要组件：
1. 大型异常和漏洞数据
- 捕获异常和漏洞的关键细节，包括严重性等级、检测时间戳和解决状态。
- 用于分析安全事件中的模式，并评估检测和响应机制的效率。
2. 推荐事件数据
- 记录了为事件解决提供的建议、审批状态和采取的行动。
- 使决策者能够评估建议对改进安全协议和减轻风险的影响。
3. 相关事件数据
- 详细说明主要事件及其相关案件之间的关联性，突出影响程度和解决时间。
- 有助于更好地理解事件链及其对系统和用户产生的级联效应。
4. 更新的用户ID数据集
- 包含详细用户信息，包括唯一的用户ID、姓名、电话号码和电子邮件地址。
- 作为可靠的用户参考数据集，对于将用户行为与事件和系统更新关联至关重要。
数据用途概述：
该数据集适用于研究人员、数据分析师和开发人员参与的项目，包括：
- 网络安全和异常检测系统。
- 内部威胁分析和行为建模。
- 事件解决策略和影响评估。
- 用户画像和系统漏洞研究。
数据集中的每条记录都附带时间戳、严重性评分和解决细节，支持动态和多维分析。其广度和深度使其成为安全领域预测建模、机器学习算法和决策支持系统的宝贵资源。
