网络入侵检测系统攻击流量数据集NetworkIntrusionDetectionSystemAttackTrafficDataset-harshpatel365

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, 数据挖掘, 异常检测, 协议分析, KDD Cup

数据概述：该数据集包含来自KDD Cup竞赛的公开网络流量数据，记录了网络连接的详细信息，用于评估和训练网络入侵检测系统。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但通常被视为静态数据集，用于模型训练和评估。地理范围：数据来源于模拟的网络环境，不限定具体地理位置，但反映了典型的网络攻击行为。数据维度：数据集包含多个字段，包括连接的持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及与主机相关的统计特征（如dst_host_count、dst_host_srv_count），以及表示攻击类型的Class标签。数据格式：CSV格式，包含traindatacsv和testdatacsv两个文件，便于数据分析和机器学习模型的构建。来源信息：数据来源于KDD Cup竞赛，是网络安全领域常用的标准数据集，用于评估入侵检测系统的性能。该数据集适合用于网络入侵检测、异常检测和安全威胁分析。

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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如新型攻击检测算法的研究、异常行为分析等。行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，尤其是在入侵检测系统（IDS）、异常流量分析、安全态势感知等领域。决策支持：支持安全团队进行网络安全风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。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集，帮助学生和研究人员理解网络攻击行为，训练入侵检测模型。此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击类型的关联，帮助用户构建和优化入侵检测模型，提升网络安全防护能力。