SSH暴力破解与端口扫描异常检测数据集-dinukatheijan
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，异常检测，SSH，暴力破解，端口扫描，数据集，机器学习，安全分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网的SSH暴力破解和端口扫描相关网络流量数据，旨在用于异常检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围通常为数小时到数天不等，具体取决于数据来源和采集时间。
地理范围：数据覆盖范围取决于数据来源，可能包括全球范围内的网络流量。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型（TCP/UDP），连接状态，登录尝试次数，登录失败次数，用户名，密码尝试，扫描类型，扫描频率等。
数据格式：数据通常以CSV，PCAP或其他文本格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于蜜罐，入侵检测系统，网络安全实验室以及公开的安全威胁情报等，并已进行清洗和预处理，用于标注攻击行为和正常行为。
该数据集适合用于网络安全研究，异常检测算法开发，安全态势感知以及机器学习模型训练等领域。
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SSH暴力破解和端口扫描行为的检测与分析，如攻击模式识别，异常流量检测，安全事件溯源等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统，安全情报分析，威胁情报共享等领域。
决策支持：支持安全团队进行风险评估，安全策略制定和安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击和防御技术。
此数据集特别适合用于探索基于流量特征的异常检测方法，帮助用户实现对SSH暴力破解和端口扫描等恶意行为的实时检测和预警，从而提高网络安全防护能力。
