网络安全威胁预测数据集Cyber-Pred-CybersecurityThreatPredictionDataset-harshavardhanelan
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，威胁预测，数据集，机器学习，数据挖掘，风险评估，信息安全，计算机科学
数据概述： 该数据集包含来自公开网络安全平台和威胁情报源的数据，记录了各类网络攻击的类型，频率和特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络攻击事件，包括不同国家和地区的网络环境。
数据维度：数据集包括攻击类型，攻击来源IP，目标IP，攻击时间，攻击频率，使用的恶意软件类型，漏洞利用方式等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于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报告，威胁情报平台和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全领域的研究和数据分析，特别是在威胁检测，风险评估和预测模型的构建中具有重要价值。
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：适用于网络安全威胁检测，攻击模式分析等学术研究，如网络攻击的演变趋势，新威胁的识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在威胁预测，入侵检测和防御策略制定方面。
决策支持：支持网络安全风险评估和防御策略的优化，帮助组织制定更有效的网络安全措施。
教育和培训：作为网络安全和计算机科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络威胁的特征和预测方法。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现准确的威胁预测和风险评估，提升网络安全防护能力。
