UNR-IDD网络入侵检测数据集

UNR-IDD网络入侵检测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：网络入侵检测,多分类,大学数据,网络安全,攻击类型,网络流量,安全分析 数据概述： 本数据集来源于内华达大学雷诺分校，包含了多种网络入侵和正常网络流量的记录。数据集适合用于多分类任务，旨在区分正常网络功能与多种网络入侵行为，包括TCP-SYN泛洪攻击、端口扫描、流表溢出攻击、黑洞攻击和流量重定向攻击等。数据集的多分类标签涵盖了这些攻击类型及其描述，为网络安全研究人员提供了丰富的研究素材。 数据用途概述： 该数据集适用于网络入侵检测系统的开发和评估、网络安全研究、攻击类型识别等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和测试入侵检测模型，识别和分类不同的网络攻击；网络安全专业人士可借助数据集提高对各种攻击手段的理解，制定有效的防护策略；教育机构也适合使用此数据集进行网络安全教育和培训，帮助学生掌握网络流量分析和入侵检测的相关技术。