系统安全事件检测数据集SystemSecurityEventDetectionDataset-bavanika

数据来源：互联网公开数据

标签：系统安全, 异常检测, 攻击分类, 行为分析, 机器学习, 日志分析, 安全事件, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自Linux系统环境下的安全事件日志数据，记录了系统进程活动和系统调用的详细信息，用于安全事件的检测和分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2016年3月11日至2016年3月16日。地理范围：数据来源于Linux系统环境下的活动日志，未明确标注具体地理位置。数据维度：数据集包含多个关键字段，包括“date”（日期）、“time”（时间）、“process_id”（进程ID）、“path”（进程路径）、“system_call”（系统调用编号）、“event_id”（事件ID）、“attack_category”（攻击类别）、“attack_sub_category”（攻击子类别）和“label”（标签，0表示正常，1表示异常）。数据格式：CSV格式，文件名为combined_1.csv，方便数据分析和处理。来源信息：数据来源可能为公开的安全研究项目或模拟生成的安全事件，已进行数据清洗和标注。该数据集适合用于安全事件检测、恶意行为分析和异常检测等领域的研究。

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、系统安全等领域的学术研究，如恶意软件检测、异常行为分析、安全态势评估等。行业应用：为信息安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发和优化方面。决策支持：支持企业和组织的安全决策，帮助其识别潜在的安全威胁，并优化安全防护策略。教育和培训：作为安全课程和培训的实训数据，用于学生和研究人员学习安全事件分析、恶意代码检测等技能。此数据集特别适合用于探索系统行为模式与安全事件之间的关联，帮助用户构建基于机器学习的安全检测模型，提高系统安全防护能力。