网络安全攻击检测标准化数据集UNSW-NB15-V3-abluvaresearch
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全,攻击检测,机器学习,入侵检测,数据标准化,UNSW-NB15,数据生成,合成数据
数据概述：
UNSW-NB15-V3数据集是UNSW-NB15数据集的扩展版本。该数据集包含一个额外合成的类别，并对数据进行了标准化处理，以方便使用。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全领域的多种应用，包括但不限于：入侵检测系统（IDS）的训练和评估、恶意软件检测、异常流量分析、安全威胁情报研究等。研究人员和工程师可以利用该数据集开发、测试和比较不同的机器学习模型，以提高网络安全防御能力。该数据集也适用于教育和培训目的，帮助学习者理解网络攻击的特征和检测方法。
引用信息：
如需引用该数据集，请参考原论文，DOI: 10.1109/SmartNets61466.2024.10577645。该论文发表于IEEE SmartNets，可在此处访问。
引用信息：
Madhubalan, Akshayraj & Gautam, Amit & Tiwary, Priya. (2024). Blender-GAN: Multi-Target Conditional Generative Adversarial Network for Novel Class Synthetic Data Generation. 1-7. 10.1109/SmartNets61466.2024.10577645.
