网络攻击检测数据集NetworkAttackDetection-ghostdragons
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击检测, 恶意流量, 数据分析, 入侵检测, 机器学习, 异常检测, 安全事件
数据概述：
该数据集包含来自网络安全领域的数据，记录了经过清洗的网络攻击事件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态攻击事件集合。
地理范围：数据未限定地理范围，通常代表通用网络攻击场景。
数据维度：数据集具体字段和变量信息未提供，但根据文件名推测，可能包含与网络攻击相关的各类特征，如攻击类型、源IP地址、目标IP地址、攻击时间戳等。
数据格式：CSV格式，文件名为Cleaded_Atacks.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的网络安全资源，经过清洗以去除噪声并标准化数据。
该数据集适合用于网络安全研究、攻击检测算法开发和安全事件分析。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如攻击行为模式分析、异常流量检测、恶意软件识别等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品中用于模型训练和性能评估。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击和防御策略。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，提升对网络安全事件的理解，并构建有效的防御机制。
