网络攻击行为分析数据集NetworkAttackBehaviorAnalysis-berihundesalegnwonde
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击检测, 行为分析, 数据流量, 恶意攻击, 机器学习, 时间序列, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自网络环境的攻击行为数据，记录了与网络攻击相关的各种指标，用于分析和识别潜在的安全威胁。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但“Time”字段暗示了时间序列特性，可用于分析攻击随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于模拟或分析各类网络攻击场景。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“id”（标识符），“Time”（时间），“Is_CH”（是否为簇头），“who CH”（簇头标识），“Dist_To_CH”（到簇头的距离），“ADV_S”和“ADV_R”（广告发送与接收），“JOIN_S”和“JOIN_R”（加入请求发送与接收），“SCH_S”和“SCH_R”（调度发送与接收），“Rank”（等级），“DATA_S”和“DATA_R”（数据发送与接收），“Data_Sent_To_BS”（发送到基站的数据），“dist_CH_To_BS”（簇头到基站的距离），“send_code”（发送代码），“Expaned Energy”（扩展能量），“Attack type”（攻击类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为“papiDScsv”，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于网络安全研究或实验环境，已进行结构化处理。
该数据集适合用于网络攻击行为分析、异常检测、安全态势评估等领域的研究。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如攻击行为模式识别、异常流量检测等。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统等。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、安全策略制定和应急响应。
教育和培训：作为网络安全课程的案例分析材料，帮助学生理解网络攻击的特征和防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的内在规律，提升对网络安全威胁的认知，并为构建更有效的防御体系提供数据支撑。
