网络安全攻击评分数据集AttackScoreDataset-saquib7hussain
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，攻击检测，数据集，机器学习，威胁分析，数据挖掘，风险评估，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自网络安全领域的攻击评分数据，记录了各类网络攻击事件的严重程度和特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络攻击事件，涉及多个国家和地区的网络安全监测数据。
数据维度：数据集包括攻击类型，攻击来源，目标系统，攻击频率，持续时间，影响范围，评分等级等变量。还包括与攻击相关的技术指标和行为模式。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于网络安全监测平台和公开的威胁情报报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，攻击检测和风险评估等领域，特别是在机器学习模型训练，威胁分析及安全策略优化方面具有重要应用价值。
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：适用于网络安全攻击模式研究，威胁情报分析等学术研究，如攻击趋势分析，新型攻击检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在攻击检测，风险评估和安全防护策略制定方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和防御策略优化，帮助企业和机构制定更有效的安全措施。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解攻击检测，风险评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现精准的攻击检测和风险评估，优化网络安全防护策略，提升整体安全防护能力。
