网络安全原始数据集CyberOriginalDataset-dirkebng
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，威胁检测，数据挖掘，机器学习，信息安全，网络分析，数字取证
数据概述： 该数据集包含来自网络安全领域的原始数据，记录了网络流量，系统日志，恶意软件样本等关键信息。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环境，包括企业，政府和个人用户的网络数据。
数据维度：数据集包括网络流量数据（如TCP/IP包，HTTP请求），系统日志（如系统事件，用户行为），恶意软件样本（如病毒，木马）等。还包含相关的元数据，如源IP，目标IP，时间戳等。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究报告，学术研究和行业报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，威胁检测，数据挖掘和机器学习等领域，特别是在恶意软件识别，入侵检测和异常行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全防护，威胁检测和数字取证等学术研究，如网络攻击模式分析，恶意软件行为研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业和政府机构提供数据支持，特别是在网络安全防护，威胁情报和事件响应等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域制定更有效的安全措施和应急响应计划。
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安全技术，威胁检测方法和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现恶意软件识别，入侵检测和异常行为分析等目标，为网络安全防护提供数据支持。
