网络入侵检测数据集MonteCarlo版本NetworkIntrusionDetectionDataset-MonteCarloVersion-mdshamshuzzoha
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵检测，数据集，网络安全，机器学习，数据挖掘，计算机安全，分类算法，网络攻击
数据概述： 该数据集包含来自Monte Carlo方法生成的网络入侵检测数据，记录了不同类型的网络攻击和正常网络流量。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围： 数据涵盖了全球范围内的网络流量，包括各类网络环境。
数据维度： 数据集包括网络流量数据，涵盖源IP地址，目标IP地址，协议类型，数据包大小，连接状态，攻击类型等信息。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于Monte Carlo模拟生成的网络入侵数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，机器学习及数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在网络入侵检测，分类算法开发等方面具有重要价值。
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： 适用于网络入侵检测，网络安全策略评估等学术研究，如不同网络攻击的特征分析，防御机制评估等。
行业应用： 可以为网络安全公司，电信运营商等提供数据支持，特别是在网络攻击检测，防御系统优化等方面。
决策支持： 支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域提升网络防御水平。
教育和培训： 作为网络安全和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络入侵检测技术及其应用。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现网络攻击的准确检测和防御策略的优化。
