网络流量Botnet攻击检测数据集NetworkTrafficBotnetAttackDetectionDataset-muntakaibnath
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, Botnet, 攻击检测, 机器学习, 数据分析, 端口扫描, 协议分析, 数据安全
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的数据，记录了 Botnet 攻击相关的网络交互信息，可用于检测 Botnet 恶意流量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于模拟和分析各种网络环境下的 Botnet 攻击行为。
数据维度：包括多个关键网络流量指标，如发送方IP地址、发送方端口、目标IP地址、目标端口、传输协议、持续时间、平均持续时间、每秒发送字节数（PBS）、平均每秒发送字节数、每秒发送数据包数（TBS）、每秒接收字节数（PBR）、平均每秒接收字节数、每秒接收数据包数（TBR）、丢失字节数、发送数据包数、接收数据包数、发送接收比率（SRPR）以及类别标签（class）。
数据格式：CSV格式，文件名为 dataset.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于 Botnet 攻击相关的网络流量捕获，并进行了结构化处理，方便进行特征提取和模型训练。
该数据集适合用于网络安全研究，特别是 Botnet 攻击检测和防御相关的研究，以及数据建模和机器学习技术的应用。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如 Botnet 攻击行为分析、异常流量检测、恶意软件识别等。
行业应用：可为网络安全公司、安全服务提供商提供数据支持，用于开发入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统等安全产品。
决策支持：支持安全团队进行网络安全风险评估、威胁情报分析，以及制定相应的安全防御策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解 Botnet 攻击的特征，并进行相关的模型构建和分析。
此数据集特别适合用于训练 Botnet 攻击检测模型，评估不同检测算法的性能，以及探索新的网络安全防御策略。
