诺华制药黑客攻击事件预测数据集NovartisHackingPredictionDataset-cbbakshi
数据来源：互联网公开数据
标签：黑客攻击, 预测分析, 风险评估, 机器学习, 时间序列分析, 医药行业, 数据建模, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自诺华制药公司的数据，记录了与黑客攻击相关的事件信息，旨在用于预测和分析潜在的安全风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从未知起始日期开始的事件，提供了随时间推移的事件快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但由于涉及诺华制药公司，可推测与该公司业务相关的全球范围。
数据维度：数据集包含多个特征变量（X_1至X_15），以及事件发生日期（DATE）和事件ID（INCIDENT_ID）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（Traincsv-1）、测试集（Testcsv）和提交样例（sample_submissioncsv）三个文件，方便用于模型训练、测试和结果提交。
来源信息：数据来源于诺华制药公司发布的公开数据集，用于黑客攻击预测挑战赛。
该数据集适合用于构建预测模型，识别潜在的黑客攻击事件，并进行风险评估。
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：适用于信息安全领域、风险管理和时间序列分析的学术研究，例如异常检测、事件预测等。
行业应用：为制药行业及其他关键基础设施行业提供数据支持，特别是在安全风险评估、入侵检测和安全策略优化方面。
决策支持：支持企业在信息安全领域的决策制定，帮助企业识别潜在威胁，优化安全防护策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和信息安全相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索黑客攻击事件的发生规律，预测未来事件，并优化安全防护措施，从而降低企业遭受攻击的风险。
