网络流量攻击检测CTU-13数据集NetworkTrafficAttackDetectionCTU-13Dataset-amrakmal
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, 数据集, 入侵检测, CTU-13, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自CTU-13数据集的网络流量数据，记录了模拟网络环境下的攻击流量与正常流量。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间，但基于CTU-13的背景，数据记录时间跨度可能为数小时或数天。
地理范围：数据源自模拟网络环境，未限定地理范围，但可用于模拟全球网络环境下的攻击行为。
数据维度：数据集包含多种网络流量特征，包括但不限于：Flow Duration（流持续时间）、Tot Fwd Pkts（总前向数据包数）、Tot Bwd Pkts（总后向数据包数）、Fwd Pkt Len Max（前向数据包最大长度）、Bwd Pkt Len Max（后向数据包最大长度）、Flow Byts/s（流量字节/秒）、Flow Pkts/s（流量包/秒）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个CSV文件，便于数据分析和处理。数据经过了预处理，包含了多种网络流量特征。
来源信息：数据来源于CTU-13数据集，CTU-13数据集是一个广泛用于网络安全研究的公开数据集。
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、入侵检测、异常流量检测等领域的研究，如基于机器学习的恶意流量识别、网络流量行为分析等。
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）等产品的开发和测试。
决策支持：支持网络安全态势感知、风险评估，以及安全策略的制定和优化。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解网络流量分析与攻击检测。
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，构建和评估网络安全模型，提高对网络威胁的识别和防御能力。
