网络安全攻击流量检测数据集CybersecurityAttackTrafficDetectionDataset-krishna1502
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 异常检测, 攻击识别, 数据挖掘, 安全态势
数据概述：
该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了不同网络环境中可能存在的安全攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态快照数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的网络安全分析。
数据维度：数据集包含了多个维度的数据，包括源IP地址（src_ip）、目标IP地址（dst_ip）、源端口（src_port）、目标端口（dst_port）、协议（protocol）、数据包大小（packet_size）、数据包数量（packet_count）、数据传输量（data_transferred）、会话持续时间（session_duration）、TCP标志位（tcp_flags）、设备ID（device_id）、操作系统版本（os_version）、应用使用情况（app_usage）、文件访问情况（file_access）、系统调用次数（system_calls）、CPU使用率（cpu_usage）、内存使用率（memory_usage）、登录尝试次数（login_attempts）、登录失败次数（failed_logins）、位置变化次数（location_changes）、异常活动指标（unusual_activity）、可疑进程指标（suspicious_processes）、恶意URL数量（malicious_urls）、恶意文件数量（malicious_files）、攻击尝试次数（exploit_attempts）以及攻击标签（label，0表示正常，1表示攻击）。
数据格式：CSV格式，文件名为cyber_attack.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于网络安全攻击流量的检测、分析和建模，尤其适用于构建入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）系统。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如异常流量检测、恶意软件识别、攻击行为分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统、安全事件响应系统、威胁情报平台等。
决策支持：为安全管理人员提供数据支持，帮助其进行风险评估、安全态势分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击行为和防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与安全攻击之间的关系，构建和评估各种网络安全检测模型，提升网络安全防护能力。
