网络安全入侵检测关键特征分析数据集FeaturesHavingMostInfluenceonUNSW-sangaming

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全，入侵检测，数据集，特征分析，机器学习，异常检测，数据挖掘，信息安全

数据概述：该数据集源自澳大利亚网络安全中心（Australian Cyber Security Centre, ACSC）提供的网络流量数据，记录了网络入侵检测中具有重要影响力的特征。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2015年。地理范围：数据涵盖了实验环境中模拟的网络流量，主要用于网络安全研究。数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如协议类型、服务类型、流量包大小、连接持续时间、数据包计数、异常标志等，共计45个特征。数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。来源信息：数据来源于UNSW-NB15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、入侵检测系统开发、特征工程等领域，特别是在机器学习模型的训练和应用中具有重要价值。

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：适用于网络安全入侵检测、异常行为识别等学术研究，如网络流量特征分析、入侵检测算法优化等。行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测、威胁预警和漏洞管理方面。决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助组织提升网络安全防护能力。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入侵检测技术。此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的关键特征与影响机制，帮助用户实现高效的入侵检测和威胁预警，提升网络安全防护水平。