网络入侵检测攻击行为数据集NetworkIntrusionDetectionAttackBehaviorDataset-what0919
数据来源：互联网公开数据
标签：入侵检测, 网络安全, 攻击行为, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 流量分析, 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，记录了网络入侵检测系统（IDS）中的攻击行为和正常网络活动。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快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为模拟或真实的网络环境。
数据维度：数据集包含多种网络连接的特征，如持续时间、协议类型、服务类型、标志位、源字节数、目标字节数等，以及与目标主机相关的统计特征，如主机计数、服务计数、错误率等，并标注了攻击类型（xAttack）。
数据格式：CSV格式，包含Train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测、攻击行为分析等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、机器学习等领域的学术研究，如入侵检测算法评估、异常流量识别、攻击行为模式分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理系统（SIEM）的开发和优化。
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，帮助制定有效的防御策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估入侵检测模型，提升网络安全防御能力，并探索不同攻击类型的特征和规律。
