网络安全威胁检测数据集CybersecurityThreatDetectionDataset-lamdo123
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 威胁检测, 漏洞分析, 事件日志, 文本分类, 时间序列分析, 机器学习, 安全事件
数据概述：
该数据集包含来自网络安全事件日志的数据，记录了各种网络安全威胁的文本描述和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间戳信息，记录了安全事件发生的时间，具体时间跨度未明确，但至少包含了2024年9月21日的数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常此类数据来源于全球范围内的网络安全事件。
数据维度：数据集包括ID、Text（事件描述文本）、Label（0表示非威胁，1表示威胁）、Vulnerability Type（漏洞类型）、Timestamp（时间戳）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为network_vulnerability_dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全事件日志，已进行结构化处理，便于进行分析。
该数据集适合用于网络安全威胁检测、漏洞分析和安全事件预测等领域的研究。
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：适用于网络安全、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如恶意行为检测、异常事件识别等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于安全信息与事件管理（SIEM）系统、入侵检测系统（IDS）和安全情报分析。
决策支持：支持安全团队的风险评估、威胁情报分析和安全策略制定，帮助企业提升安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析和机器学习相关课程的实训素材，帮助学生理解安全事件分析流程。
此数据集特别适合用于探索网络安全威胁的模式和趋势，提升对安全事件的预警能力，以及构建自动化威胁检测模型。
