网络攻击检测数据集DosDetectionDataset-akashdeepkataria
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，机器学习，入侵检测，异常检测，攻击识别，数据分析，计算机安全
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了正常网络行为和各类网络攻击（尤其是拒绝服务攻击，Dos）的详细特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络流量，主要来自多个国家的企业网络和数据中心。
数据维度：数据集包括网络数据包的源IP，目标IP，协议类型，数据包大小，连接持续时间，数据传输速率等网络流量特征，以及是否为攻击的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络流量监控项目，并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，机器学习算法训练等领域，特别是在异常检测，攻击分类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，入侵检测，异常检测等学术研究，如网络攻击模式识别，防御策略研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，网络安全防护策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全风险评估，攻击预警和防御策略优化。
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 threats 和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现网络攻击的准确检测与防御，提升网络安全防护能力。
