机器学习网络攻击检测数据集_Machine_Learning_Network_Attack_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 机器学习, 异常检测, 攻击分类, 数据集, MLOps, 训练集, 测试集
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估机器学习模型的数据，旨在检测网络连接中的异常行为，从而识别潜在的网络攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的网络安全场景。
数据维度：数据集包含用于描述网络连接的各种特征，以及一个“Label”字段，用于标识攻击类别。同时，数据集包含训练集和测试集，并提供了各自的样本数量。
数据格式：主要数据格式为Parquet格式，此外还包括JSON格式的配置文件和CSV格式的描述文件，便于数据处理和模型构建。CSV文件包含“Key”和“Value”两列，用于描述数据集的元信息。
来源信息：数据来源于MLOps相关项目，已进行预处理和标注，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于网络安全领域的异常检测、攻击分类研究，以及机器学习模型的开发和测试。
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：适用于网络安全、机器学习领域的学术研究，例如异常检测算法的比较、新的攻击分类模型的构建等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统，以及威胁情报分析。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践异常检测和攻击分类技术。
此数据集特别适合用于构建和评估机器学习模型，以检测网络连接中的异常行为，从而提高网络安全防御能力，并促进对网络攻击的深入理解。
