内部威胁检测数据集InsiderThreatDetectionDataset-nuhamintamirat
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，威胁检测，机器学习，数据分析，信息安全，行为分析，异常检测
数据概述： 该数据集专注于内部威胁检测，记录了组织内部用户行为的数据，用于识别潜在的安全风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个行业的组织，包括金融，医疗，技术和政府机构等。
数据维度：数据集包括用户登录日志，文件访问记录，网络流量数据，权限变更，异常行为模式等变量。还包括用户行为的时间戳，IP地址，设备信息等。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个组织的公开安全研究数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，信息安全分析，机器学习模型训练等领域，特别是在异常行为检测，内部威胁识别等任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全，行为分析及异常检测等研究，如内部威胁的识别方法，异常行为模式的研究等。
行业应用：可以为金融，医疗，技术和政府等行业提供数据支持，特别是在内部威胁检测，安全策略优化方面。
决策支持：支持组织内部的安全管理和策略制定，帮助制定更有效的安全措施和应急预案。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及信息安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解内部威胁检测和行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索内部威胁的检测规律与趋势，帮助用户实现实时监测和快速响应，提高组织的安全防护能力。
