网络流量安全攻击检测数据集NetworkTrafficSecurityAttackDetection-vashutangri
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, 数据挖掘, 特征工程, 异常检测, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自不同网络环境下的流量数据，记录了网络通信的详细信息，旨在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，但从文件名推测，部分数据可能来源于特定工作日的早晨和下午。
地理范围：数据来源于特定网络环境，具体地理位置未明确说明，可被视为通用网络流量数据。
数据维度：数据集包含多种网络流量特征，例如：源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包数量、数据包长度、时间间隔等。此外，还包括针对不同攻击类型的标注信息（Label），用于训练和评估攻击检测模型。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据集包含多个CSV文件，如UNSW-NB15_1.csv、UNSW-NB15_2.csv，以及Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv、Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv、Friday-WorkingHours-Morning.pcap_ISCX.csv等，分别记录了不同场景下的网络流量数据。另有NUSW-NB15_features.csv文件，可能包含特征描述信息。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目和数据集。该数据集已进行特征提取和初步处理，方便用户进行分析和建模。
该数据集适合用于网络安全攻击检测、恶意流量识别、异常行为分析等领域的研究和应用。
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，攻击行为识别、异常流量检测、基于流量特征的攻击分类等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理系统（SIEM）等，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持网络安全管理人员进行风险评估、安全策略制定，以及网络流量监控与分析，从而及时发现并应对安全威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉网络流量分析、攻击检测技术，提升实践能力。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与攻击特征，帮助用户构建高效的网络安全模型，实现对恶意行为的快速识别和响应。
