网络攻击事件检测数据集NetworkAttackEventDetection-humamtameem
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 攻击事件, 拒绝服务攻击, 暴力破解, 数据分析, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自网络安全领域的数据，记录了多种网络攻击事件的详细信息，包括拒绝服务攻击（DoS）、分布式拒绝服务攻击（DDoS）、暴力破解（BruteForce）以及探测等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态的攻击事件样本。
地理范围：数据来源广泛，涵盖了全球范围内的网络攻击事件。
数据维度：包括攻击类型、攻击源、目标IP地址、端口号、时间戳、攻击载荷等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为3rd_Normal_BruteForce_DOS_probe_DDOS.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集或安全研究报告，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于网络安全事件分析、入侵检测系统（IDS）的开发和机器学习模型的训练。
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、机器学习等领域的研究，如攻击行为模式分析、异常检测算法评估等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在构建入侵检测系统、安全态势感知、威胁情报分析等方面。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估、安全策略制定和应急响应。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击的特征和防御方法。
此数据集特别适合用于探索不同攻击类型的特征，构建有效的攻击检测模型，从而提升网络安全防护能力。
