网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-shuklasaharsh
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, 恶意流量, 协议分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同网络会话的详细信息，用于识别和区分正常流量与恶意攻击流量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了常见的网络协议和攻击类型，具有普遍适用性。
数据维度：包括源端口、目标端口、协议类型、流入字节数、流出字节数、流入包数、流出包数、流持续时间、攻击类型（Attack）和标签（Label）等关键字段。其中，“Attack”字段描述了流量的攻击类型，例如“Benign”（良性）或“Theft”（盗窃）等，“Label”字段表示流量的类别，0代表正常流量，1代表攻击流量。
数据格式：CSV格式，文件名为newdatasetcsv，便于数据分析和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，已进行标准化处理，方便用于攻击检测模型的构建与评估。
该数据集适合用于网络安全领域的研究和应用，特别是攻击检测、流量分析和异常行为识别。
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，例如恶意流量识别、攻击行为分析、异常检测等。
行业应用：可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统（ATD）和安全信息与事件管理（SIEM）系统，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持网络安全策略的制定，帮助企业和组织更好地应对网络威胁，优化安全资源配置。
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深入理解网络流量特征和攻击模式。
此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的网络攻击检测模型，实现对网络流量的实时监控和威胁预警，从而提高网络安全防护水平。
