用户服务请求攻击行为分析数据集UserServiceRequestAttackBehaviorAnalysis-vinaybasavaraddi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 服务请求, 攻击检测, 网络安全, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 安全评估
数据概述：
该数据集包含用户服务请求相关的行为数据，记录了用户在使用服务过程中的各项指标，以及是否发生攻击行为的标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段含义推测，可能与特定服务或平台相关。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如userid-serviceid_x（用户及服务标识）, lam1000, lam3000, lam5000 (可能代表服务请求的某些特征), effencicy_x (可能代表效率指标), legal Service Requests 3000, legal Service Request 5000 (合法服务请求数量), Und: 8 (可能代表未定义或异常状态),以及 attack_num (攻击行为标识，0代表未攻击，其他值可能代表攻击类型或次数)。
数据格式：CSV格式，文件名为merged 1 2.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于用户服务请求的日志记录，经过匿名化处理，并标注了攻击行为。
该数据集适合用于用户行为分析、攻击检测、异常检测等研究，以及数据建模和机器学习应用。
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、用户行为分析、异常检测等领域的研究，如攻击行为模式识别、用户画像构建、服务质量评估等。
行业应用：可以为网络安全公司、服务提供商等提供数据支持，特别是在入侵检测、风险评估、用户行为分析等方面。
决策支持：支持安全策略的制定、用户服务质量的提升，以及对潜在攻击的预警。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和攻击检测的原理。
此数据集特别适合用于探索用户行为与攻击行为之间的关系，识别异常模式，提升服务安全性和用户体验。
