网络入侵检测攻击流量特征数据集NetworkIntrusionDetectionAttackTrafficCharacteristics-ayusharora97
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, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 攻击类型, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的网络攻击行为的流量特征，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范围，通常被视为静态数据集，用于分析攻击流量的特征。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但其涵盖的网络攻击类型具有全球普遍性。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一种攻击类型或正常流量，文件中的数据包括40多个特征，例如：持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，这些特征描述了网络连接的各种属性。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，每个CSV文件代表一种攻击类型或正常流量，数据易于导入和处理。数据经过预处理，包含了多种网络攻击的流量特征，方便进行模型训练和分析。
来源信息：数据集来源于网络安全研究和公开数据集，已进行特征提取和初步的清洗，方便直接用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、异常检测等领域的研究，以及数据挖掘、机器学习等技术应用。
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、入侵检测、异常检测等领域的研究，如攻击流量特征分析、新型攻击检测模型的开发等。
行业应用：可以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（UEBA）等产品的开发与优化方面。
决策支持：支持安全团队进行网络安全风险评估和威胁情报分析，帮助制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络攻击行为和构建入侵检测模型。
此数据集特别适合用于探索不同攻击类型的流量特征，以及构建基于机器学习的入侵检测模型，帮助用户提升网络安全防护能力，实现对网络攻击的快速、准确识别。
