网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-folion88
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, 攻击分类, 机器学习, 数据包, 异常检测, 安全审计
数据概述：
该数据集包含来自网络流量监测的数据，记录了不同类型的网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态攻击流量样本集。
地理范围：数据为模拟或捕获自特定网络环境，可能涵盖多种网络攻击场景。
数据维度：包括数据包相关特征，如数据包内容（packet_dat），以及攻击类别（attack_cat）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test_new (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究或实验，用于模拟和评估网络攻击检测系统。
该数据集适合用于网络安全研究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、入侵检测、异常流量分析等领域的研究，如攻击行为识别、恶意流量检测等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理系统（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训数据，用于学生理解网络攻击行为，训练攻击检测模型。
此数据集特别适合用于探索不同网络攻击的特征，帮助用户构建和优化攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
