网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetection-erengencturk
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, pcap数据, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络攻击和正常流量的特征，可用于训练和评估网络安全攻击检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，但可推断为静态流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了常见的网络攻击场景，具有通用性。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表不同的流量捕获场景，包括正常流量（Benign）和各种攻击类型，如DDoS攻击、ARP欺骗、端口扫描等。每个CSV文件包含多个特征，如Header_Length（头部长度）、Protocol Type（协议类型）、Duration（持续时间）、Rate（速率）、Srate（源速率）、Drate（目的速率）、各种TCP标志位、HTTP, HTTPS, DNS等应用层协议标记，以及TCP、UDP、ICMP等协议的统计信息，还有一些统计特征如Tot sum、Min、Max、AVG、Std等。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件对应一个pcap流量捕获文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行特征提取和预处理，可以直接用于机器学习任务。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，具体来源未明确，但已进行特征提取和初步清洗。
该数据集适合用于网络安全领域的攻击检测、异常检测、流量分析等研究，以及构建基于机器学习或深度学习的攻击检测模型。
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，例如，攻击行为模式分析、异常流量检测、新型攻击识别等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，例如，入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全策略的制定与优化，帮助企业提高网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训材料，用于学生学习和研究，提升实践能力。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，帮助用户构建高效的网络攻击检测模型，提升网络安全防护水平。
