网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetection-julienmichel157
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, 数据包, 协议分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自Kitsune框架生成或收集的网络流量数据，记录了多种类型的网络攻击行为及其对应的原始流量数据包。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为模拟或实验场景下的数据。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但可以推断为通用网络环境下的攻击行为。
数据维度：数据集主要包含两类文件：raw文件和labels文件。raw文件包含网络流量数据包的详细信息，如编号、时间戳、源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包长度、端口号等；labels文件则可能包含攻击类型标识或分类标签。
数据格式：CSV格式，包含多个子文件，如ARP_MitM_raw.csv、ARP_MitM_labels.csv等，分别对应不同类型的攻击行为和标注信息。raw文件包含详细的流量数据包信息，labels文件包含攻击类型的标签。
来源信息：数据来源于Kitsune框架，该框架用于构建基于深度学习的网络攻击检测系统。数据经过Kitsune框架的处理，用于模拟、生成或收集网络流量。
该数据集适合用于网络流量分析、安全攻击检测、机器学习模型训练和评估。
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、机器学习和深度学习交叉领域的学术研究，如新型攻击检测算法的开发、异常流量识别、恶意行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等产品的模型训练与测试方面。
决策支持：支持企业网络安全策略的制定和优化，以及安全事件的快速响应和处置。
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，用于学生和研究人员进行模型构建、算法验证和实践操作。
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，构建高效的攻击检测模型，并提升对网络安全威胁的识别和防御能力。
