网络安全攻击检测训练数据集CybersecurityAttackDetectionTrainingDataset-cybensh

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全, 攻击检测, 二元分类, 机器学习, 数据集, 训练数据, 恶意行为, ID

数据概述：该数据集包含用于网络安全攻击检测的训练数据，记录了恶意行为的标识。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集使用。地理范围：数据未明确地理范围，但可用于构建通用的攻击检测模型。数据维度：数据集包含两个主要字段：id (攻击行为的唯一标识符) 和 target (二元分类标签，0代表正常行为，1代表恶意行为)。数据格式：CSV格式，包含train_debug.csv和test_debug.csv两个文件，分别用于训练和测试。来源信息：数据来源于网络安全领域，经过了预处理，已标注了攻击行为的标签。该数据集适合用于网络安全攻击检测模型的训练和评估，以及相关研究。

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、机器学习等领域的研究，如恶意行为识别、异常检测等。行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、恶意软件分析等。决策支持：支持安全策略的制定和优化，帮助提升网络安全防护能力。教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的实训数据，用于模型训练和实验。此数据集特别适合用于构建和评估二元分类模型，以识别网络中的恶意行为，帮助用户提升安全防护水平。