网络威胁狩猎数据集CyberThreatHuntingDataset-way2tutorials
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，威胁狩猎，数据集，数据挖掘，机器学习，入侵检测，网络攻击，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自网络威胁狩猎相关活动的数据，记录了网络环境中潜在威胁的检测和分析信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络环境，包括企业，政府机构及个人网络。
数据维度：数据集包括网络流量数据，日志信息，异常行为指标，攻击类型，攻击来源IP，目标IP，时间戳，协议类型等。还包括用于威胁检测的特征工程数据。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络威胁狩猎平台和报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，威胁检测，机器学习模型训练等领域，特别是在入侵检测，异常行为分析及网络攻击预测等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：适用于网络安全威胁检测，入侵检测系统（IDS）优化等研究，如网络攻击模式识别，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，特别是在企业网络安全防护，威胁情报分析及网络攻击预防方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和威胁应对，帮助相关机构制定更有效的网络安全防护措施。
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安全威胁检测和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络威胁的规律与趋势，帮助用户实现高效的威胁检测和入侵预防，提升网络安全防护能力。
