量子加密性能评估数据集2024-ziya07
数据来源：互联网公开数据
标签：量子加密,网络性能,安全性评估,大数据,性能优化,加密参数,网络指标,安全指标,大数据特性,资源利用
数据概述：
本数据集包含1000个样本（可配置为更大或更小的数据集），涵盖了量子加密参数、网络性能指标、安全性评估指标、大数据特性以及一个目标性能指标。数据集共有24个字段，这些字段分为以下几类：
- 量子加密参数：包括量子密钥大小（Quantum_Key_Size_bits）、量子加密协议类型（Quantum_Protocol_Type）、密钥分发方法（Key_Distribution_Method）、加密延迟（Encryption_Latency_ms）、解密延迟（Decryption_Latency_ms）。
- 网络性能指标：包括吞吐量（Throughput_Mbps）、延迟（Latency_ms）、丢包率（Packet_Loss_percent）、带宽利用率（Bandwidth_Utilization_percent）、往返时间（Round_Trip_Time_ms）。
- 安全性评估指标：包括加密强度（Encryption_Strength）、攻击类型（Attack_Type）、漏洞级别（Vulnerability_Level）、攻击成功率（Attack_Success_Rate_percent）、入侵检测准确性（Intrusion_Detection_Accuracy_percent）。
- 大数据特性：包括数据量（Data_Volume_GB）、数据类型（Data_Variety）、数据速度（Data_Velocity_MB_s）、数据复杂性（Data_Complexity）、实时处理（Real_Time_Processing）。
- 资源与优化指标：包括CPU利用率（Resource_Utilization_CPU_percent）、内存利用率（Resource_Utilization_Memory_percent）、能耗（Energy_Consumption_kWh）、优化级别（Optimization_Level）。
目标列是Performance_Target，它基于加密延迟、吞吐量和攻击成功率等条件，将整体性能分类为“最优”（Optimal）或“次优”（Suboptimal）。
数据用途概述：
该数据集适用于量子加密技术研究、网络性能优化、安全性评估、大数据处理等多个场景。研究人员可以利用此数据集分析不同量子加密参数对性能的影响，优化加密方案；网络工程师可以评估加密技术对网络性能的影响，改进网络设计；安全专家可以研究加密系统的安全性，发现潜在漏洞；数据科学家可以处理大数据集，分析数据特征以提高处理效率。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解量子加密技术及其在实际应用中的表现。
