网络入侵检测攻击流量特征数据集NetworkIntrusionDetectionAttackTrafficCharacteristics-azizaisshane
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, 攻击识别, 数据挖掘, 特征工程, 异常检测
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了各种网络连接的详细特征，用于网络入侵检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态网络流量特征集。
地理范围：数据未限定具体地域，为通用网络环境下的流量记录。
数据维度：包括多种网络连接特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、标志位（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及登录尝试失败次数、登录状态、文件创建数量等，并附有标签（label）指示连接是否为攻击行为。
数据格式：CSV格式，文件名为exported_data.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，经过预处理，提取了关键的网络连接特征。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统（IDS）开发和安全态势评估。
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，例如攻击行为识别、异常流量检测、恶意软件分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全运维团队提供数据支持，用于构建入侵检测系统、安全事件分析和威胁情报分析。
决策支持：支持安全策略制定、风险评估和安全审计，帮助企业加强网络安全防护。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员了解网络攻击特征和构建检测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估入侵检测模型，探索网络攻击的模式与特征，从而提升网络安全防护能力。
