网络攻击行为分析与检测数据集NetworkAttackBehaviorAnalysisandDetectionDataset-nadaelsheikh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，攻击检测，数据集，机器学习，数据分析，入侵检测，网络防御，信息安全
数据概述： 该数据集记录了来自不同网络环境下的攻击行为数据，主要用于网络攻击检测与防御研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个网络环境，包括企业网络，数据中心，云服务等多种场景。
数据维度：数据集包括网络流量数据，攻击类型，攻击源IP，目标IP，协议类型，数据包大小，连接持续时间等变量。还包括攻击行为的标签和分类信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络攻击检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测技术开发，机器学习模型训练等领域，尤其在网络攻击检测，异常行为识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络攻击检测，入侵检测算法优化等研究，如攻击行为特征分析，新型攻击识别等。
行业应用：可以为网络安全提供商，企业IT部门提供数据支持，特别是在网络攻击防御，安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助用户提高网络系统的安全性。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击检测与防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击行为的特征与规律，帮助用户实现准确的攻击检测与防御，提升网络系统的安全性和稳定性。
