网络攻击事件分析数据集-安全威胁情报-通用-ajaykarthik01
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击事件, 威胁情报, 攻击战术, 技术分析, 深度学习, NLP, 机器学习, 数据集, 安全分析
数据概述：
本数据集汇集了来自各类网络安全报告和结构化威胁情报来源的真实世界和模拟网络攻击事件数据。 数据集详细记录了攻击事件的发生情况，包括攻击的严重程度、主要和次要攻击战术、所使用的具体技术以及其他与安全分析相关的上下文信息。
数据集中的每条记录都代表一个独立的网络攻击事件，并由多个属性组成，用于描述攻击的本质特征。 数据集包含结构化的标签，例如攻击战术分类、使用的特定技术和严重程度评级，以及一个生成的文本描述，总结每个攻击事件的关键内容。 这些描述经过精心设计，突出了攻击的关键方面，使数据集非常适合用于自然语言处理（NLP）任务。
为确保数据的一致性和准确性，数据已通过文本标准化技术、标签编码和分词进行预处理。 描述已进行结构化处理，在保留关键信息的的同时，使其适合进行自动化分类。
数据用途概述：
该数据集特别适用于人工智能驱动的网络安全研究，使机器学习模型能够基于攻击的战术和技术特征来分析和分类网络攻击。 可以利用它进行预测建模、实时威胁检测以及使用深度学习架构（如LSTM、双向LSTM和Transformer）进行网络安全自动化。
