网络流量入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-ispolin

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 分类模型, KDD Cup

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，用于训练和评估入侵检测系统。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，但通常用于静态模型训练，可视为历史网络流量快照。地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用网络环境下的流量样本。数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务类型（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及与目标主机相关的统计特征，如dst_host_count、dst_host_srv_count等，并带有类别标签（class），用于区分正常连接和各种类型的攻击。数据格式：CSV格式，包含Phase1.csv和Phase2.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。来源信息：数据可能来源于KDD Cup等公开数据集，经过预处理和特征工程，适用于机器学习模型的训练和测试。该数据集特别适合用于网络入侵检测领域的模型构建和评估。

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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，如入侵检测算法的开发、异常行为分析、恶意流量识别等。行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UBA）等产品的研发和测试方面。决策支持：支持企业和组织的网络安全态势感知，帮助提升网络安全防御能力。教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉入侵检测流程，提升实践能力。此数据集特别适合用于探索网络流量特征与入侵行为之间的关系，帮助用户构建和评估入侵检测模型，从而提高网络安全防护水平。