网络流量异常检测攻击类型识别数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionAttackTypeRecognitionDataset-vuphamhoang
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 攻击识别, 机器学习, 数据分析, 安全分析, 文本分类, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细特征，并标注了攻击类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态流量特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟和分析各种网络环境下的流量异常情况。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征字段，例如：arpopcode, arphwsize, icmpchecksum, tcpflags, tcplen, udpport, dnsqry, mqttmsg等，以及一个名为“Attack_type”的标签，用于标识流量是否为攻击行为以及具体的攻击类型。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获与分析，已进行特征提取和攻击类型标注。
该数据集适合用于网络流量异常检测、攻击类型识别和安全态势感知等领域的研究。
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，例如异常流量检测算法的开发、攻击行为模式分析等。
行业应用：为安全厂商、网络运维人员提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统等。
决策支持：支持网络安全风险评估、安全策略制定和应急响应，帮助组织提升网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和攻击检测技术。
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联，帮助用户开发和优化网络安全防御系统，提高对网络攻击的识别和响应能力。
