网络流量攻击检测ISCX数据集NetworkTrafficAttackDetectionISCXDataset-sweety18
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, 数据集, 异常检测, 计算机网络, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自ISCX数据集的网络流量数据，记录了不同网络环境下产生的流量特征，用于网络安全和入侵检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但数据集名称表明可能涵盖了工作日（星期一）的流量。
地理范围：数据来源可能为加拿大ISCX实验室的网络环境，具体未明确。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如“目标端口”、“流持续时间”、“总前向数据包数”、“总后向数据包数”、“前向数据包长度最大值”等，以及“Label”标签，用于标识流量是否为攻击流量。
数据格式：CSV格式，文件名为Monday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv，便于数据分析和特征提取。
来源信息：数据来源于ISCX数据集，该数据集由加拿大新布伦瑞克大学信息安全中心（ISCX）创建，用于网络安全研究。该数据集已进行捕获、处理和标注。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、攻击识别和机器学习模型的训练与评估。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如入侵检测系统（IDS）的开发、恶意流量识别、网络行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建和优化IDS、防火墙、流量分析工具等，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持安全策略制定和风险评估，帮助企业和组织更好地了解其网络流量特征和潜在安全威胁。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握网络流量分析和攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关联，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提高网络安全防御水平。
