网络攻击检测数据集NetworkAttackDetectionDataset-ruslansakharbekov
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击检测, 异常检测, 流量分析, 机器学习, 数据预处理, 特征工程, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自CICIDS2017数据集的经过预处理和标准化的网络流量数据，用于网络攻击检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于模拟网络环境，模拟了不同类型的网络攻击。
数据维度：数据集包含78个特征，涵盖网络流量的多种属性，包括数据包统计、连接特征等，以及一个表示攻击类型的目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为balanced_normalize_cisidscsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的CICIDS2017数据集，并进行了标准化和预处理，以提高数据质量和模型训练的效率。
该数据集适合用于网络安全领域的攻击检测、异常检测和流量分析研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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，如攻击检测算法的开发、异常行为分析、特征重要性评估等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）和安全信息与事件管理（SIEM）系统。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助识别和响应潜在的网络威胁。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉网络攻击检测流程。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，帮助用户开发高效、准确的网络攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
