网络安全攻击事件数据集CybersecurityAttacksDataset-laodeikhwanuluzlah
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，攻击事件，数据集，威胁情报，机器学习，数据分析，信息安全，网络防御
数据概述： 该数据集包含来自公开安全研究机构记录的网络安全攻击事件数据，记录了各类网络攻击的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络安全事件，包括多个国家和地区的网络攻击数据。
数据维度：数据集包括攻击类型，攻击来源IP，目标IP，攻击时间，持续时间，攻击工具，攻击结果，受损系统等信息。还包括攻击造成的损失评估，漏洞类型等变量。
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：数据来源于网络安全研究机构的安全报告和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，威胁情报分析，机器学习模型训练等领域，特别是在网络攻击检测，威胁预测及防御策略优化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：适用于网络安全攻防研究，威胁建模及漏洞分析等学术研究，如网络攻击模式的识别，攻击趋势的预测等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测，攻击溯源及安全防护系统的优化方面。
决策支持：支持网络安全事件的应急响应，风险评估及防御策略的制定与优化。
教育和培训：作为网络安全，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，威胁预测及安全防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现网络攻击的早期检测，威胁预测和防御策略的优化，提升网络安全防护能力。
