数据库查询伪造攻击检测数据集DatabaseQuerySpoofingAttackDetectionDataset-querydatabase
数据来源：互联网公开数据
标签：数据库安全, 伪造攻击, 数据安全, 异常检测, 机器学习, 安全审计, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含用于检测数据库查询伪造攻击的测试数据，记录了模拟的查询操作及其对应的目标标识符。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态测试数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用数据库安全场景。
数据维度：数据集包含两列，'id' (查询标识符) 和 'target' (目标标识符)。每个样本由一对ID和Target组成，其中ID代表模拟的查询操作，Target代表查询的目标。
数据格式：CSV格式，文件名为test_pseudo_780csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于测试和模拟环境，用于数据库安全攻击检测的评估和训练。
该数据集适合用于数据库安全、异常检测和安全审计领域的研究。
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：适用于数据库安全、异常检测和机器学习交叉领域的学术研究，例如伪造攻击检测算法的开发和评估。
行业应用：为数据库安全厂商提供数据支持，尤其是在入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）产品的模型训练与测试方面。
决策支持：支持企业数据库安全策略的制定和风险评估，帮助提高数据库系统的安全性。
教育和培训：作为数据库安全、数据安全、机器学习等课程的辅助材料，用于学生和研究人员理解伪造攻击的模式和检测方法。
此数据集特别适合用于探索数据库查询行为的异常检测方法，帮助用户提升数据库系统的安全防护能力。
