网络安全入侵检测2022年网络流量数据集-nd50095800
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测,网络安全,网络流量,特征提取,数据集,机器学习,数据科学,攻击检测
数据概述：
本数据集包含2022年收集的1,031,916个网络流量实例，涉及29种不同的攻击类型及正常流量（良性流量），共计82个特征。数据集主要用于网络入侵检测系统的训练和评估，涵盖了多种攻击手法和技术，包括但不限于目录遍历、ARP欺骗、远程代码执行、拒绝服务攻击、分布式拒绝服务攻击、DLL劫持、恶意软件（勒索软件）、代码注入、SQL注入等。
数据集的特征包括源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、流量持续时间、前后向数据包数量及大小、数据包长度统计特征、时间间隔特征、标志位特征、窗口字节特征、活动时间特征、空闲时间特征等，这些特征有助于准确识别和分类网络攻击行为。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型训练、网络安全教育、攻击模式分析、风险评估等多个场景。研究者可以利用此数据集训练和评估入侵检测算法，识别不同类型的网络攻击；网络管理员可以使用此数据集优化安全策略，提高网络防御能力；教育机构可以将此数据集作为教学资源，帮助学生理解网络攻击机制和防御技术。此外，该数据集还适合用于数据科学领域的研究，支持特征工程、模型选择和性能评估等任务。
