网络请求安全检测数据集_Network_Request_Security_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 恶意请求, HTTP请求, 机器学习, 数据挖掘, 安全检测, 文本分析, 威胁情报
数据概述：
该数据集包含来自网络流量分析的数据，记录了HTTP请求的详细信息，用于识别潜在的安全威胁。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球网络环境下的各种请求。
数据维度：包括agent（用户代理）、auth（身份认证信息）、body（请求体）、cookie（Cookie信息）、host（主机名）、referer（来源页面）、uri（统一资源标识符）、Label（标签，0代表正常请求，1代表恶意请求）和allHeaders（所有请求头信息）等字段。
数据格式：CSV格式，包含test_df.csv和train_df.csv两个文件，分别用于测试集和训练集。此外，还有test_tokens.pth和train_tokens.pth，可能包含预处理后的数据或token化信息。
数据来源：数据来源于网络流量监控与安全研究。
该数据集适合用于网络安全研究、恶意请求检测模型的训练和评估。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如恶意请求识别、异常检测、安全事件分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全服务提供商等提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）以及安全情报分析等产品和服务的开发与优化。
决策支持：支持企业和组织构建安全防御体系，提高对网络攻击的预警和响应能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络攻击模式，掌握安全检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络请求中的安全风险，构建高效准确的恶意请求检测模型，从而提高网络安全防护水平。
