网络安全入侵检测数据集ImbalancedIDSDataDataset-shobhiii
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，数据不平衡，异常检测，网络流量，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自网络安全领域的入侵检测数据，记录了网络流量中的正常行为和异常行为（如入侵、攻击等）。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络流量，主要来自多个大型企业的网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源IP、目标IP、端口号、协议类型、数据包大小、传输速率、连接持续时间等，以及对应的标签（正常或异常）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全领域的入侵检测、异常检测、机器学习算法评估等研究，特别是在处理数据不平衡问题和技术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、入侵检测及异常检测等学术研究，如网络流量模式分析、攻击检测算法开发等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门等提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、威胁识别与防御策略制定方面。
决策支持：支持网络安全威胁的实时监测与预警，帮助相关领域制定更好的安全策略和防御措施。
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入侵检测技术和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现高效的异常检测和网络安全防护，为网络安全研究和技术应用提供数据支持。
