网络安全信息与网络攻击数据集NetworkInformation-CyberSecurityDataset-botgamer
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，网络攻击，数据集，数据挖掘，机器学习，威胁检测，信息安全，网络监控
数据概述： 该数据集包含来自网络安全领域的公开数据，记录了网络信息和网络攻击事件的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络攻击事件，包括多个国家和地区。
数据维度：数据集包括网络流量数据，攻击类型，攻击来源，目标IP地址，攻击时间，攻击频率等变量。还包括网络监控数据，日志信息等。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全报告，学术研究和网络监控平台，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，入侵检测系统开发等领域，尤其在机器学习模型训练，异常检测等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：适用于网络安全威胁检测，网络攻击模式分析等学术研究，如网络攻击的频率分析，攻击来源追踪等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在网络攻击检测，安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全事件的监测和响应，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。
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攻击检测和防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现准确的威胁检测，优化网络安全防护策略，提升网络系统的安全性和稳定性。
