网络安全攻击数据集Cyber-Security-AttackDataset-sunitabakshi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，攻击数据，数据集，入侵检测，机器学习，数据挖掘，异常检测，信息安全
数据概述： 该数据集记录了网络安全领域中的各类攻击事件，涵盖了不同类型的网络攻击行为和攻击特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络攻击事件，包括不同国家，地区的网络环境。
数据维度：数据集包括攻击类型，攻击来源IP，目标IP，攻击时间，攻击手段，数据包特征，流量信息，异常行为等变量。
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：数据来源于公开的网络安全研究机构，学术文献和报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发，机器学习模型训练等领域，特别是在异常检测，攻击分类和防御策略制定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：适用于网络攻击行为分析，入侵检测技术研究，网络安全策略评估等学术研究，如攻击模式的识别，防御机制的优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测，威胁预警和安全防护方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和防御策略优化，帮助企业和组织制定更有效的安全措施。
教育和培训：作为网络安全，信息安全及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击特征，检测技术和防御方法。
此数据集特别适合用于探索网络安全攻击的规律与趋势，帮助用户实现高效的入侵检测，攻击分类和防御策略优化，提升网络安全防护能力。
