网络流量攻击检测数据集NetworkFlowAttackDetectionDataset-mostafaomar2372

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, 异常检测, 攻击识别, 数据集, UNSW-NB15

数据概述：该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的网络流量数据，记录了不同网络流量会话的详细信息，用于网络安全领域中的攻击检测和流量分析。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为静态网络流量快照。地理范围：数据涵盖了多个网络环境下的流量，具有通用性。数据维度：数据集包含多个字段，如源IP地址（IPV4_SRC_ADDR）、源端口（L4_SRC_PORT）、目标IP地址（IPV4_DST_ADDR）、目标端口（L4_DST_PORT）、协议类型（PROTOCOL）、应用层协议（L7_PROTO）、字节数、数据包数量、TCP标志位等，以及流量持续时间、TTL等网络特征，并包含“Label”（0代表正常，1代表攻击）和“Attack”（攻击类型）标签用于分类。数据格式：CSV格式，文件名为NF-UNSW-NB15-v2.csv，便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于UNSW-NB15数据集，经过整理和标注。该数据集适合用于网络流量分析、入侵检测系统（IDS）的开发与评估，以及机器学习模型的训练。

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：适用于网络安全领域的学术研究，如异常流量检测、恶意软件行为分析、攻击类型识别等。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发与优化。决策支持：支持网络安全策略的制定，帮助安全团队识别潜在威胁，提升网络防御能力。教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和攻击检测。此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的网络攻击检测模型，例如基于分类、聚类等算法，以提高网络安全防护的自动化水平。