网络入侵检测数据集-ameerhamza123
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测,网络安全,流量分析,数据科学,机器学习,GAN,合成数据
数据概述：
本数据集包含从计算机网络收集的网络流量数据。该网络由各种设备组成，包括计算机、服务器和路由器，这些设备相互连接以促进通信和数据交换。数据集捕获了不同类型的数据包活动，包括正常网络流量以及其他各种网络异常和攻击，从而提供了对网络行为的全面了解。该数据集可用于研究网络安全性、入侵检测和异常检测算法。数据集包括源和目标IP地址、端口号、协议类型、数据包大小和时间戳等特征，使用户能够对网络流量模式和特征进行详细分析。
数据集中的第二个文件包含使用生成对抗网络（GAN）生成的人工合成数据。生成对抗网络是一种深度学习模型，可以学习给定数据集的潜在模式和分布，并生成与原始数据相似的新合成样本。在这种情况下，GAN通过对第一个文件中的网络流量数据进行训练，学习了网络流量的特点和结构。生成的合成数据旨在模拟在真实网络流量中观察到的模式和行为。这种合成数据可以用于多种目的，例如扩充原始数据集、测试机器学习模型的鲁棒性或在网络分析中探索不同的场景。
数据用途概述：
该数据集适用于网络入侵检测、网络安全研究、流量分析和机器学习模型开发等多种场景。研究人员可以使用此数据集研究网络行为和异常检测算法；安全专家可以利用该数据集进行入侵检测系统的测试和评估；数据科学家可以使用合成数据进行模型训练和验证；教育机构也可以使用该数据集进行网络分析和机器学习的教学和实验。
