网络安全入侵检测数据集NetworkIntrusionDetectionDataset-rajkamalkamal
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，数据分析，异常检测，网络监控，风险评估
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了网络中的各种入侵行为和异常活动。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：数据覆盖了全球多个地区的网络环境，包括企业，机构和公共网络。
数据维度：数据集包括网络流量数据，IP地址，端口信息，协议类型，数据包大小，传输频率，异常行为标签等变量。
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入侵检测研究项目，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，风险评估等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，入侵检测技术分析等学术研究，如网络攻击模式的识别，异常行为的检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门等提供数据支持，特别是在入侵检测，网络监控和风险评估方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关机构制定更好的网络安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络入侵检测，异常行为分析及相关技术方法。
此数据集特别适合用于探索网络入侵行为的特征与规律，帮助用户实现高效的入侵检测和风险评估，提升网络安全防护能力。
