新南威尔士大学网络安全数据集UNSW-NB15预处理数据集-mikhailskvortsov
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，网络流量，恶意软件，异常检测，安全分析
数据概述： 该数据集由澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）创建，是用于网络安全研究和入侵检测的重要资源。该数据集是UNSW-NB15原始数据集的预处理版本，更适合用于机器学习模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据模拟了多种网络环境，涵盖了来自多个来源的网络流量数据。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包数量，数据包大小，连接时间等，以及标记为正常或攻击的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15原始数据集，经过预处理，包括特征提取，数据清洗和标准化等步骤。
该数据集适合用于网络安全，入侵检测，异常检测，恶意软件分析等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练和评估方面具有重要价值。
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：适用于入侵检测系统（IDS），异常检测，恶意软件分析等网络安全研究，如构建和评估基于机器学习的IDS模型。
行业应用：可以为网络安全公司和组织提供数据支持，特别是在安全威胁检测，网络流量分析等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络安全和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击行为和安全防护策略，帮助用户实现入侵检测，恶意行为识别等目标，为网络安全领域提供数据支持。
