网络攻击流量特征分析数据集NetworkAttackTrafficFeatureAnalysis-sverinesoussilane
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, 特征工程, 数据挖掘, 入侵检测, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的训练数据，记录了网络流量的详细特征，用于网络攻击检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态流量数据集使用。
地理范围：数据来源于UNSW-NB15数据集，旨在模拟和分析不同类型的网络攻击。
数据维度：包括多个网络流量特征，如持续时间（dur）、协议（proto）、服务（service）、状态（state）、数据包数量（spkts, dpkts）、字节数（sbytes, dbytes）、速率（rate）、生存时间（sttl, dttl）、负载（sload, dload）、丢包率（sloss, dloss）、数据包间隔时间（sinpkt, dinpkt）、抖动（sjit, djit）、窗口大小（swin, dwin）、TCP相关参数（stcpb, dtcpb, tcprtt, synack, ackdat）、平均包大小（smean, dmean）、传输深度（trans_depth）、响应体长度（response_body_len）、连接相关统计（ct_srv_src, ct_state_ttl, ct_dst_ltm, ct_src_dport_ltm, ct_dst_sport_ltm, ct_dst_src_ltm）、FTP登录相关信息（is_ftp_login, ct_ftp_cmd）、HTTP方法统计（ct_flw_http_mthd）、源端统计（ct_src_ltm, ct_srv_dst）、源IP与端口信息（is_sm_ips_ports）、攻击类别（attack_cat）和标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为UNSW_NB15_training-set.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15数据集，该数据集是为网络安全研究而设计的。
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，例如攻击检测、异常流量分析、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）、异常行为分析系统（UEBA）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助组织提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和攻击模式。
此数据集特别适合用于探索不同网络攻击类型的流量特征，以及构建基于机器学习的攻击检测模型，从而提升网络安全防护的自动化水平。
