网络攻击检测机器学习数据集-lastman0800
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全,机器学习,攻击检测,DDoS,SQL注入,钓鱼攻击,数据分析,安全模型,威胁情报
数据概述：
本数据集精心构建，旨在用于网络攻击的分析和检测，特别是使用机器学习技术。数据集包含100,000条记录，每条记录代表一个独立的网络攻击事件。数据涵盖多种攻击类型、协议和受影响的系统，为开发和测试攻击检测模型提供了宝贵的资源。
数据字段及属性：
Attack ID（攻击ID）：每个攻击实例的唯一标识符，范围从1到100,000。此字段确保每行数据都是唯一的，方便单独引用。
Timestamp（时间戳）：攻击被检测到的确切日期和时间，格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS。此字段有助于分析攻击的时间模式，并识别随时间推移的趋势。
Source IP（源IP）：攻击发起方的IP地址。数据集中的每个IP地址都是唯一的，模拟了多样化的攻击者，增加了数据的真实性。
Destination IP（目标IP）：被攻击目标机器的IP地址。与源IP类似，目标IP也是唯一的，代表了广泛的潜在目标，确保了数据集的全面性。
Source Country（源国家）：与源IP地址相关的国家，随机分配自主要国家（例如，美国、中国、俄罗斯）。此属性对于攻击来源的地理分析以及了解全球威胁态势至关重要。
Destination Country（目标国家）：与目标IP地址相关的国家，提供了关于目标位置的背景信息，并支持对国际攻击模式的分析。
Protocol（协议）：攻击期间使用的网络协议，如TCP、UDP或ICMP。此字段对于理解攻击中涉及的通信类型以及进行特定于协议的分析至关重要。
Source Port（源端口）：攻击所使用的源机器上的端口号。这对于识别攻击者常用的常见端口以及理解攻击方法很有用。
Destination Port（目标端口）：攻击所针对的目标机器上的端口号。此属性与端口类型相结合，有助于理解被攻击的特定服务，并识别易受攻击的入口点。
Port Type（端口类型）：一个衍生字段，将目标端口分类为常见的服务类型（例如，HTTP、HTTPS、FTP）。这简化了对哪些服务经常被攻击的分析，并有助于集中防御措施。
Attack Type（攻击类型）：对网络攻击类型的描述性标签，包括各种攻击方法，如分布式拒绝服务（DDoS）、SQL注入和钓鱼攻击。数据集包含了广泛的攻击类型，以涵盖不同的威胁场景并提供全面的分析机会。
Payload Size (bytes)（负载大小（字节））：攻击中涉及的数据负载大小，以字节为单位进行衡量。这有助于理解每次攻击的规模和潜在影响，通常，较大的负载表示更重大或复杂的攻击。
Detection Label（检测标签）：指示攻击是否被系统检测到（Detected）或未检测到（Not Detected）。此二元标签对于评估检测模型的有效性以及理解检测率至关重要。
Confidence Score（置信度评分）：一个介于0到1之间的概率评分，代表了检测模型对每个攻击实例的置信度。对于已检测到的攻击，分数为0.50到1.00，而对于未检测到的攻击，分数为0.00到0.49。此评分对于评估检测模型的可靠性至关重要。
ML Model（机器学习模型）：用于识别攻击的机器学习模型类型，随机选择自流行的模型，如随机森林、支持向量机和神经网络。这提供了关于模型性能和偏好的见解，从而能够对不同模型进行比较分析。
Affected System（受影响系统）：攻击所针对的系统类型，如数据库服务器、Web服务器或物联网设备。这有助于理解对不同基础设施组件的潜在影响，并将安全工作重点放在最关键的系统上。
数据集的真实性和实用性：
数据集通过在各种列中包含空值来引入现实元素。这模拟了现实世界的数据不完善性，并为在分析过程中进行更强大的处理和预处理技术做好了准备。包含源IP和目标IP的唯一IP地址增加了数据的真实性，反映了现实世界中网络攻击的多样性。
总而言之，此数据集是致力于网络安全解决方案的研究人员、分析师和开发人员的宝贵资源。它为开发和测试旨在检测和减轻网络攻击的机器学习模型提供了丰富、多样且现实的基础。全面的属性和真实的缺陷使其成为网络安全研究和开发中实际、现实世界应用的理想工具。
