解构高级持续威胁数据集-网络安全攻击行为研究数据集-ernie55ernie

解构高级持续威胁数据集-网络安全攻击行为研究数据集-ernie55ernie 数据来源：互联网公开数据 标签：网络安全,APT,威胁情报,攻击行为,数据集,机器学习,安全研究,半合成数据 数据概述： 本数据集来源于Unraveled项目，是一个针对高级持续威胁（APT, Advanced Persistent Threats）的半合成数据集。数据集的设计旨在模拟真实世界中的APT攻击场景，包含多种类型的攻击行为和系统活动，为安全研究人员提供了宝贵的分析资源。数据集详细记录了攻击的各个阶段，包括侦察、入侵、权限提升、横向移动以及数据窃取等，涵盖了网络流量、系统日志、进程信息等多种数据源。

数据用途概述： 该数据集主要用于网络安全研究、恶意软件分析、APT攻击检测和防御等领域。研究人员可以利用此数据训练和评估各种安全模型，例如入侵检测系统（IDS）、恶意软件分析引擎等。此外，该数据集也适用于安全态势评估、威胁情报分析和安全人员培训，帮助安全专业人员更好地理解和应对APT攻击。具体应用场景包括：攻击行为模式识别、异常行为检测、安全事件响应、威胁情报共享与分析、安全策略优化等。