网络攻击检测与安全态势评估数据集-攻击与正常流量-实时

网络攻击检测与安全态势评估数据集-攻击与正常流量-实时 数据来源：互联网公开数据 标签：网络安全,攻击检测,入侵检测,流量分析,安全态势,数据科学,机器学习,恶意软件

数据概述： 本数据集旨在用于网络安全领域的入侵检测与安全态势评估研究。数据集包含两类数据：攻击流量和正常流量。攻击流量模拟了各种常见的网络攻击行为，如恶意扫描、拒绝服务攻击、渗透攻击等；正常流量则代表了网络中的正常用户活动和系统通信。通过对这些数据进行分析，可以训练和评估用于检测恶意行为的机器学习模型。

数据用途概述： 该数据集主要用于： 1. 入侵检测系统（IDS, Intrusion Detection System）的开发与测试：用于训练和评估IDS，使其能够准确识别网络中的恶意活动。 2. 安全态势评估：通过分析网络流量，了解网络的安全状况，识别潜在的风险和漏洞。 3. 机器学习模型训练：为开发用于网络攻击检测的机器学习模型提供训练数据。 4. 安全研究：为研究人员提供进行网络安全研究的数据基础，例如攻击行为分析、异常检测等。 5. 教育与培训：用于网络安全相关的教学和实践，帮助学生和从业者理解网络攻击和防御技术。