网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetectionDataset-vickyg0609
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 恶意流量, 异常检测, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自CIC-IDS-2018数据集的网络流量数据，记录了不同类型的网络流量特征，用于网络安全攻击检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2018年2月。
地理范围：数据涵盖多种网络攻击场景，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如目的端口（Dst Port）、协议类型（Protocol）、数据包数量、数据包长度、时间间隔等，以及用于标注的标签“Label”，用于区分正常流量和恶意流量。
数据格式：CSV格式，包括CIC_IDS_2018.csv和benign.csv两个文件。其中，CIC_IDS_2018.csv 包含了大量的网络流量数据以及对应的标签，benign.csv 包含良性流量数据。
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，例如恶意流量检测、异常流量识别、网络攻击行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为检测系统（UBA）以及安全态势感知系统。
决策支持：支持网络安全策略的制定与优化，以及风险评估和安全审计。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和安全攻击检测。
此数据集特别适合用于构建和评估网络流量分析模型，提升对网络安全威胁的识别能力，并支持开发更有效的安全防御策略。
