网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-dedeekaprasetya
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, 数据挖掘, 攻击分类, 协议分析, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络连接的详细信息，并标注了其是否为攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集用于模型训练和评估。
地理范围：数据未限制地理范围，可用于模拟或分析各种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含42个字段，涵盖连接持续时间、协议类型、服务类型、标志位、源和目标字节数、登录状态、错误率、以及与目标主机的各种统计信息，以及攻击类别（attack_class）和学习者数量（num_learners）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究，已进行数据清洗和特征工程，以用于攻击检测模型的训练。
该数据集适用于网络安全、入侵检测和异常检测等领域的研究和应用。
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等领域的研究，如攻击行为识别、异常流量检测、新型攻击方法探索等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UEBA）等产品的模型训练和性能评估。
决策支持：支持企业和组织的网络安全态势评估，帮助优化网络安全策略，提高防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击模式和检测技术。
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，帮助用户实现对网络流量的实时监控和安全风险的快速响应。
