网络攻击检测数据集NetworkAttackDetectionDataset-haider094
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击检测, 异常检测, 数据分析, 机器学习, 行为分析, 流量特征, 安全事件
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的数据，记录了网络行为特征及对应的攻击类型，用于网络安全领域的攻击检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态的网络行为快照。
地理范围：数据来源未明确，可用于通用网络安全场景下的攻击检测研究。
数据维度：包含以下字段：
type：数据类型，通常表示网络行为的类别。
pos_0, pos_1：位置相关特征，可能代表网络流量中的位置信息或参数。
spd_0, spd_1：速度相关特征，可能代表网络流量的速度信息。
Attacks：攻击类型标签，表明该条数据是否为攻击行为。
数据格式：CSV格式，文件名为train_dataset.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于网络安全领域的攻击检测、异常检测、行为分析等研究。
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、机器学习等领域的学术研究，例如攻击行为模式识别、异常流量检测等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）系统等。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析，从而制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络攻击的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击类型之间的关联，帮助用户构建和优化网络攻击检测模型，提高网络安全防护能力。
