网络僵尸主机检测数据集BotnetDetectionDataset-bhagvendersingh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，僵尸网络，数据集，机器学习，入侵检测，数据分析，网络攻击，异常检测
数据概述： 该数据集专注于网络僵尸主机（Botnet）的检测与分析，记录了网络流量和系统行为数据，用于识别恶意网络活动。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网络流量和系统日志，包括多个国家及地区的网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量特征（如源IP、目标IP、端口号、协议类型）、系统行为特征（如进程活动、系统调用）、异常指标（如异常流量模式、高频连接）等。还包括标签信息，标识正常流量和僵尸网络流量。
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安全研究项目和学术竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在僵尸网络检测、异常行为分析等方面具有重要价值。
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：适用于网络安全研究、僵尸网络检测算法研究，如网络流量分析、异常行为识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测、威胁分析、安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和威胁情报分析，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索僵尸网络的检测规律与趋势，帮助用户实现准确的攻击检测，优化安全防护系统，提升网络安全防护能力。
