网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-dralialkaabi
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, 攻击检测, 数据包, 机器学习, 异常检测, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自CSE-CIC-IDS2018数据集的网络流量数据，记录了各种网络通信的详细信息，用于网络安全领域的攻击检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于数据集命名规则，推测为2018年产生。
地理范围：数据可能来源于特定网络环境，未明确标注地理位置。
数据维度：数据集包含多个特征，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（PROTOCOL）、应用层协议（L7_PROTO）、流入字节数（IN_BYTES）、流出字节数（OUT_BYTES）、流入数据包数（IN_PKTS）、流出数据包数（OUT_PKTS）、TCP标志位（TCP_FLAGS）、流持续时间（FLOW_DURATION_MILLISECONDS）、标签（Label，0代表正常，1代表攻击）和攻击类型（Attack）。
数据格式：CSV格式，文件名为NF-CSE-CIC-IDS2018_123.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于CSE-CIC-IDS2018数据集，该数据集广泛用于网络安全研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、入侵检测、异常检测和恶意流量识别等领域。
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，如新型攻击检测算法的开发、流量特征分析、异常行为识别等。
行业应用：为安全厂商、网络运营商和企业提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统、恶意软件分析平台等。
决策支持：支持网络安全策略制定、风险评估和威胁情报分析，帮助组织提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和攻击模式。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建攻击检测模型，从而提升网络安全防护水平。
