网络流量安全威胁分析数据集NetworkTrafficSecurityThreatAnalysis-yamunads

数据来源：互联网公开数据

标签：网络流量, 威胁检测, 恶意软件, 安全分析, 流量分析, 数据挖掘, 机器学习, 威胁情报

数据概述：该数据集包含来自YamunaDS网络流量数据，记录了Botnet（僵尸网络）相关的网络流量信息，用于网络安全威胁分析与检测。主要特征如下：时间跨度：数据的时间范围由FileTimeUtc字段指示，具体时间跨度未在数据集中直接体现，需根据该字段进行推算。地理范围：数据集中包含源IP地址的国家代码、区域、城市等地理位置信息，表明数据覆盖范围是全球性的。数据维度：数据集包含多个字段，包括SourcedFrom（数据来源）、FileTimeUtc（文件时间）、Botnet（僵尸网络类型）、SourceIp（源IP地址）、SourcePort（源端口）、TargetIp（目标IP地址）、TargetPort（目标端口）、Payload（载荷）、SourceIpCountryCode（源IP国家代码）等，以及HTTP相关信息，如HttpRequest、HttpReferrer等，以及威胁置信度（Threat Confidence）。数据格式：CSV格式，文件名为Botnet.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于YamunaDS，并经过了处理，包含了网络流量的详细信息。该数据集适合用于网络安全威胁检测、恶意流量分析、异常行为识别等研究。

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、恶意软件分析、流量分析等领域的学术研究，如恶意软件行为分析、Botnet检测、异常流量检测等。行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、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：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提高网络安全防护能力。教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和安全威胁检测。此数据集特别适合用于探索网络流量中的安全威胁特征，帮助用户实现对恶意行为的识别和防御。