网络攻击防护数据集AttackGuardMainDataset-raziurrahmanv
数据来源：互联网公开数据
标签：网络攻击，防护，数据集，网络安全，数据科学，机器学习，安全分析，防护策略
数据概述：该数据集包含来自AttackGuard系统的网络攻击记录数据，记录了多种网络攻击事件的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019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地址，目标IP地址，攻击时间，攻击持续时间，攻击流量大小，攻击协议，攻击目标端口等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于AttackGuard系统的实时监控数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，数据科学和机器学习等领域的研究和应用，特别是在网络攻击检测，防护策略优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络攻击类型及特征分析，防护策略有效性评估等学术研究，如特定攻击手法的识别与防范。
行业应用：可以为网络安全公司，电信运营商等提供数据支持，特别是在攻击检测与防护，网络监控等方面。
决策支持：支持网络攻击的实时监控与预警，帮助相关领域制定更好的防护措施。
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网络攻击检测与防护技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与特征，帮助用户实现网络攻击的准确检测与及时防护，提高网络安全水平和防护策略的有效性。
