网络安全威胁检测数据集NetworkSecurityThreatDetectionDataset-alainevo

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全, 威胁检测, 漏洞分析, 文本分类, 时间序列分析, 异常检测, 安全事件, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自网络安全事件的文本描述，记录了各种网络安全威胁的详细信息，包括攻击尝试、异常行为等。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围涵盖2024年9月21日，提供了安全事件发生的时间戳。地理范围：数据集未明确指出地理范围，但数据内容反映了全球网络安全威胁的普遍性。数据维度：数据集包含以下字段：ID（事件唯一标识符），Text（事件的文本描述），Label（事件标签，0表示正常，1表示威胁），Vulnerability Type（漏洞类型），Timestamp（事件发生的时间戳）。数据格式：CSV格式，文件名为 network_vulnerability_dataset.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于网络安全事件日志，已进行初步的结构化处理。该数据集适合用于网络安全威胁检测、入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）等领域的研究与应用。

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、自然语言处理（NLP）和机器学习交叉领域的学术研究，例如恶意行为检测、异常事件识别等。行业应用：为安全服务提供商、企业安全团队提供数据支持，尤其是在构建和优化IDS、SIEM系统，以及进行安全事件分析等方面。决策支持：支持安全策略制定，帮助组织更好地理解和应对网络安全威胁。教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解安全事件的特征和分析方法。此数据集特别适合用于探索网络安全事件的时间模式和文本特征，帮助用户构建高效的威胁检测模型，提升网络安全防护能力。