网络攻击流量检测数据集NetworkAttackTrafficDetection-lmnguyntng312
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 攻击检测, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 恶意流量, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的网络攻击行为和正常网络活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态流量样本。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了常见的网络攻击类型，具有普适性。
数据维度：数据集包括“packet_dat”（数据包数据，通常为经过处理的数值特征）和“attack_cat”（攻击类别标签）两个字段，用于流量分类与攻击识别。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件对应一种攻击类型或正常流量。
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，例如恶意流量检测、入侵检测系统（IDS）的性能评估与优化等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和测试IDS、异常检测系统、安全审计工具等。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估、安全策略制定和应急响应。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络攻击原理，掌握流量分析技术。
此数据集特别适合用于训练和评估网络攻击检测模型，例如基于机器学习的分类器，以提高对恶意流量的识别能力。
