网络安全威胁检测数据集DetectingCybersecurityThreatsUsingDLDataset-abdelazizsami
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，威胁检测，数据集，深度学习，机器学习，数据分析，信息安全，网络防护
数据概述： 该数据集专注于网络安全领域，记录了利用深度学习技术检测网络威胁的相关数据。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安全事件和攻击数据，不限于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括网络流量数据，恶意软件特征，攻击类型，IP地址，时间戳，数据包大小等变量。数据格式为CSV，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究报告，学术研究和行业报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习模型训练，入侵检测系统开发等领域，特别是在网络威胁识别，异常检测和攻击分类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：适用于网络安全威胁检测，网络攻击模式分析等学术研究，如恶意软件行为分析，异常流量识别等。
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，漏洞管理，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识别和响应，帮助企业和组织制定更有效的安全防护策略。
教育和培训：作为计算机科学，信息安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络安全威胁检测技术和深度学习应用。
此数据集特别适合用于探索网络威胁的检测与分类规律，帮助用户实现高效的网络攻击识别，提升网络安全防护能力和响应速度。
