网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-ingenio
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 攻击检测, 机器学习, 流量分析, 数据安全, 异常检测, 特征工程, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自网络流量分析的数据，记录了各种网络流量特征，并标注了攻击类型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2022年。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但涉及网络流量特征，适用于全球范围的网络安全分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括网络流量的各种特征，如数据包数量、每秒数据包数、标志位统计、有效载荷相关统计、时间间隔、子流统计、批量传输统计、活动/空闲时间、窗口大小等，以及攻击类别（attack_category）和标签（Label）。
数据格式：CSV格式，文件名为ALLFLOWMETER_HIKARI2022.csv，方便数据分析和模型构建。数据包含了大量的数值型特征，用于描述网络流量的各种属性。
来源信息：数据来源于网络流量监测，并进行了流量特征提取和攻击类型标注。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是攻击检测和恶意流量识别。
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，如异常流量检测、攻击类型识别、流量特征分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，如入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与优化。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业构建更有效的网络安全防御体系。
教育和培训：作为网络安全、数据分析和机器学习课程的实训材料，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探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，构建和评估各种网络攻击检测模型，提高网络安全防护能力。
