网络攻击流量监测数据集NetworkAttackTrafficMonitoringData-mustafacihanncr
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 攻击类型, 数据安全, 异常检测, 安全日志, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自网络安全事件的数据，记录了网络流量中的各种攻击行为和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间戳信息可从Timestamp字段获取，推测为2023年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含IP地址信息，可用于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：时间戳（Timestamp）、源IP地址（Source IP Address）、目标IP地址（Destination IP Address）、源端口（Source Port）、目标端口（Destination Port）、协议（Protocol）、数据包长度（Packet Length）、数据包类型（Packet Type）、流量类型（Traffic Type）、有效载荷数据（Payload Data）、恶意软件指标（Malware Indicators）、异常分数（Anomaly Scores）、警报/警告（Alerts/Warnings）、攻击类型（Attack Type）、攻击特征（Attack Signature）、已采取的行动（Action Taken）、严重程度级别（Severity Level）、用户信息（User Information）、设备信息（Device Information）、网络区段（Network Segment）、地理位置数据（Geo-location Data）、代理信息（Proxy Information）、防火墙日志（Firewall Logs）、入侵检测/防御系统警报（IDS/IPS Alerts）、日志来源（Log Source）等。
数据格式：CSV格式，文件名为cybersecurity_attacks.csv，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全监控系统，已进行初步的数据提取和结构化处理。
该数据集适合用于网络安全分析、入侵检测、威胁情报分析等领域。
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、数据科学等领域的研究，如攻击检测算法研究、异常流量分析、安全事件关联分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理系统（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业进行网络安全风险评估、安全态势感知、安全策略优化等方面的决策。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击行为和安全防护策略。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征、规律和趋势，帮助用户构建有效的防御体系，提升网络安全防护能力。
