网络攻击流量检测数据集NetworkAttackTrafficDetectionDataset-baharn
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，流量分析，攻击检测，机器学习，恶意流量，异常检测，入侵检测系统，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的网络连接信息，并标注了攻击相关的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围由stime和ltime字段决定，具体时间范围未知，但可基于时间戳进行分析。
地理范围：数据来源的地理位置信息未明确标注，但包含源IP地址（saddr）和目标IP地址（daddr）。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：pkSeqID（包序列号），stime（开始时间），flgs（标志），proto（协议），saddr（源IP地址），sport（源端口），daddr（目标IP地址），dport（目标端口），pkts（包数量），bytes（字节数），state（状态），ltime（结束时间），dur（持续时间），rate（速率），以及各种流量统计特征，如TnBPSrcIP、TnBPDstIP等，同时还包括attack（攻击）相关的标签，以及category, subcategory和combined_category等攻击分类信息。
数据格式：CSV格式，文件名为selected_data_370865_no_thef.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并经过了特征提取与标注，可用于网络攻击检测相关的研究。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是在攻击检测、异常流量分析和入侵检测系统（IDS）的开发中。
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、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量识别、异常检测算法开发、攻击模式分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与评估。
决策支持：支持安全团队进行网络安全风险评估、威胁情报分析和安全策略优化。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击模式和防御策略。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与攻击行为之间的关系，帮助用户构建高效的网络攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
