网络安全攻击检测数据集NetworkAttacksDetectionDataset-tarunkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，网络攻击，数据集，入侵检测，机器学习，数据挖掘，异常检测，计算机安全
数据概述： 该数据集专注于网络攻击数据的记录和分析，包含了多种类型的网络攻击和正常网络流量数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络流量，主要来源于多个企业和机构的网络监控系统。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖源IP，目的IP，源端口，目的端口，协议类型，数据包大小，连接持续时间，异常标志等变量。还包括多种类型的网络攻击标签，如DDoS攻击，SQL注入，恶意软件传播等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的网络流量监控系统，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发，异常检测算法训练等领域，特别是在机器学习模型训练，异常检测任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络攻击检测，入侵检测系统开发等计算机安全研究，如网络流量分析，异常检测算法优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业和机构的网络安全防护提供数据支持，特别是在入侵检测，威胁情报分析等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和机构提高网络安全防护能力和响应速度。
教育和培训：作为计算机安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击检测和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现准确的攻击检测和防御，优化网络安全策略，提高网络安全防护能力。
