网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetection-naeem1993
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, 异常检测, 数据挖掘, 协议分析, 入侵检测
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的网络流量数据，记录了各种网络流量特征，用于网络安全攻击的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来自澳大利亚新南威尔士大学的网络环境，模拟了真实的网络流量。
数据维度：数据集包含多个字段，例如源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、数据包数量、数据包长度、以及各种统计特征等。
数据格式：CSV格式，文件名为UNSW-NB15_1.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15数据集，该数据集由澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）的研究人员创建，旨在为网络安全研究提供一个标准化的评估平台。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为分析、入侵检测系统研究等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全防御体系的构建，用于风险评估、威胁情报分析，助力企业强化安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、人工智能等课程的实训数据，用于学生进行模型训练、算法验证、安全事件分析等。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与安全攻击之间的关联性，帮助用户构建有效的攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
