网络安全威胁数据集CyberThreatDataset-way2tutorials
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，威胁分析，数据集，数据挖掘，机器学习，信息安全，网络攻击，异常检测
数据概述：该数据集包含来自网络空间的安全威胁数据，记录了各类网络攻击和异常行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络流量和威胁事件，包括多个国家和地区的网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量数据，攻击类型，攻击来源IP，目标IP，攻击时间，攻击频率，数据包大小，协议类型等变量。还包括威胁情报报告和恶意软件分析数据。
数据格式：数据提供为CSV和JSON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报告，威胁情报平台和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，威胁检测，异常行为分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，异常检测算法开发等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于网络安全威胁分析，攻击模式识别等研究，如网络攻击的演变趋势，异常行为的特征分析等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业和政府机构提供数据支持，特别是在威胁检测，安全防护和应急响应方面。
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网络安全威胁和检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络安全威胁的规律与趋势，帮助用户实现准确的威胁检测和风险评估，提升网络安全防护能力和应急响应效率。
