网络入侵检测系统攻击流量分析数据集NetworkIntrusionDetectionSystemAttackTrafficAnalysis-sekhar1203

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, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, KDD99, 攻击识别

数据概述：该数据集包含来自KDD99数据集的网络连接数据，记录了网络流量的详细信息，并标注了每个连接是否为攻击行为。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据为模拟网络环境下的网络连接记录，不限定具体地理范围。数据维度：数据集包含41个特征，涵盖连接持续时间、协议类型、服务类型、标志、源字节数、目标字节数等，以及攻击类型标签（xAttack）。数据格式：CSV格式，文件名为Train_data.csv，便于数据分析和建模处理。数据来源于KDD99数据集，是用于网络入侵检测研究的经典数据集。

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、数据挖掘等领域的学术研究，如异常检测、攻击行为识别、入侵检测系统（IDS）算法评估等。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于构建和评估入侵检测系统、安全事件分析、恶意流量识别等。决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和安全策略制定。教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络攻击特征，训练入侵检测模型。此数据集特别适合用于探索不同攻击类型的特征，评估机器学习模型在网络安全领域的应用效果，以及提升网络安全防护能力。