网络安全入侵检测数据集IVN-IDSIntrusionDetectionSystemDataset-daksh0511
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，网络攻击，数据安全，异常检测，防御系统
数据概述： 该数据集由IVN-IDS项目提供，主要记录了网络入侵检测系统捕获的数据，适用于入侵检测和网络安全分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多种网络环境，具体包括不同地区的互联网网络和企业内部网络。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖源IP地址，目标IP地址，协议类型，数据包长度，连接状态，时间戳等变量。还包括网络攻击类型，攻击特征等信息。
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IVN-IDS项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，机器学习及异常检测等领域，尤其在入侵检测系统开发，网络攻击识别等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于网络安全研究，入侵检测系统分析，网络攻击特征研究等，如网络攻击模式识别，攻击行为分析等。
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，安全防御和网络监控方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和优化，帮助相关领域制定更好的安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测技术，网络攻击分析方法等。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现网络攻击识别，入侵检测和安全防护，提高网络安全水平。
