网络入侵检测系统测试与训练数据集UNSW-NB15FeiIDSTestandTrainDataset-sadhwanisapna
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，数据挖掘，网络流量，异常检测，信息安全
数据概述： 该数据集来源于UNSW-NB15 FeiIDS项目，记录了网络流量数据及相应的入侵检测标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，推测为近期网络流量数据。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络流量，未限定具体地区。
数据维度：数据集包括网络流量特征，如连接状态、协议类型、数据包大小、传输速率等，以及是否为异常流量的标签。还包括用于训练和测试的数据划分。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15 FeiIDS项目的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发及机器学习模型训练等领域，特别是在异常流量检测、网络攻击识别等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络安全、入侵检测及异常流量分析等研究，如网络攻击类型的识别、异常流量模式的研究等。
行业应用：可以为网络安全公司、网络运营商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、网络安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助相关机构提升网络系统的安全性。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及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流量分析、入侵检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与攻击行为，帮助用户实现准确的入侵检测，提升网络安全防护能力。
