网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetection-michaelproman
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, 入侵检测, 数据挖掘, 异常检测, pcap
数据概述：
该数据集包含来自ISCX数据集的网络流量数据，记录了在不同工作日不同时段的网络流量特征，用于网络安全攻击检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据文件名推测为工作日不同时段的流量捕获。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，可用于通用网络安全场景下的攻击检测研究。
数据维度：包括多个网络流量特征，如“ Destination Port”（目标端口）、“ Flow Duration”（流持续时间）、“ Total Fwd Packets”（前向数据包总数）、“ Total Backward Packets”（后向数据包总数）等，以及"Label"（标签，指示流量是否为攻击行为）。
数据格式：CSV格式，文件名为“*.pcap_ISCX.csv”，文件名区分了不同的工作日和时段，便于分析。
来源信息：数据来源于ISCX数据集，已进行特征提取和初步处理，适用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测系统（IDS）的构建和安全攻击行为的识别。
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、机器学习领域的学术研究，如攻击行为识别、异常流量检测、恶意软件分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统，以及网络流量监控和分析工具。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助其提升对网络攻击的防御能力和响应速度。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，用于学生和研究人员学习网络流量分析、攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同类型网络攻击的流量特征，构建和评估基于机器学习的攻击检测模型，从而提升网络安全防护能力。
