网络流量安全检测与攻击识别数据集_Network_Traffic_Security_Detection_and_Attack_Recognition_Dataset
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, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 数据集, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自多个网络安全数据集的整合数据，主要用于网络流量安全检测和攻击识别。数据集涵盖了不同类型的网络流量数据，包括良性流量和恶意流量，旨在支持对网络攻击行为的分析与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据集时间跨度不明确，数据来源于多个公开数据集，涵盖了不同时间段的网络流量。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的网络流量，具体来源未明确。
数据维度：数据集包含多种网络流量特征，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包数量、字节数、连接状态等。
数据格式：数据集包含多种格式，主要为CSV和ARFF格式，便于数据分析和建模。数据来源于多个公开数据集，例如UNSW-NB15、CICIDS-2017、NSL-KDD等。
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、机器学习和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（IDS）研究等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和评估IDS、防火墙、安全信息和事件管理（SIEM）系统等。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助提高网络安全防护能力，降低安全风险。
教育和培训：作为网络安全、数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络安全领域。
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联，帮助用户构建高效的攻击检测模型，提升网络安全防护水平。
