网络入侵检测攻击流量数据集_Network_Intrusion_Detection_Attack_Traffic_Dataset
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, 攻击检测, 数据挖掘, 机器学习, IDS, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自IDS2018数据集的清洗与处理后的攻击流量数据，记录了各种网络攻击的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的网络攻击流量。
数据维度：数据集包含多种网络流量特征，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、端口号、数据包大小、攻击类型等。
数据格式：CSV格式，文件名为ids2018_cleaned_processed_all_attacks.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于IDS2018数据集，经过清洗和预处理，移除了冗余信息和噪声。
该数据集适合用于入侵检测系统（IDS）的开发和评估，以及网络安全领域的研究。
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：适用于网络安全领域的学术研究，例如攻击检测算法的开发、网络流量异常检测、恶意软件行为分析等。
行业应用：为网络安全公司提供数据支持，用于IDS的训练和测试，以及安全威胁情报的分析。
决策支持：支持企业进行网络安全风险评估，制定相应的安全策略。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击和防御机制。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，提高网络安全防护能力，并优化IDS的性能。
