网络攻击流量特征预测数据集NetworkAttackTrafficFeaturePredictionDataset-ayanmaity
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, 机器学习, 分类预测, 特征工程, 异常检测, 渗透测试
数据概述：
该数据集包含网络流量特征数据，用于训练和评估网络攻击检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为通用网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多种特征，如连接ID（connection_id）、18个连续型特征（cont_1至cont_18）、23个类别型特征（cat_1至cat_23）以及目标变量（target），其中target表示是否为攻击流量（0代表正常，1代表攻击）。
数据格式：CSV格式，提供训练集（train_data.csv）、测试集（test_data.csv）和样本提交文件（sample_submission.csv），方便模型训练和评估。数据经过预处理，包含了数值和类别特征。
数据来源：数据来源于网络流量捕获和安全研究，经过特征提取和标注。
该数据集适合用于网络攻击检测、异常流量识别和安全事件分析。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如攻击行为模式分析、新型攻击检测方法研究等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理系统（SIEM）等。
决策支持：支持安全专家进行风险评估、威胁情报分析和安全策略优化。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络攻击检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的网络攻击检测模型，帮助用户提高网络安全防护能力。
