网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-baharn
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 攻击检测, 机器学习, 异常检测, 安全分析, 数据挖掘, 特征工程, 分类
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了网络通信的详细信息，用于识别和分析潜在的网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，但根据数据字段中的“stime”字段推测，数据可能记录了特定时间段内的网络流量。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以根据源IP地址（saddr）和目的IP地址（daddr）推断出流量的来源和目标。
数据维度：数据集包含多个特征，如：pkSeqID（数据包序列号）、stime（开始时间）、flgs（标志）、flgs_number（标志数量）、proto（协议）、proto_number（协议编号）、saddr（源IP地址）、sport（源端口）、daddr（目的IP地址）、dport（目的端口）、pkts（数据包数量）、bytes（字节数）、state（状态）、state_number（状态编号）、ltime（结束时间）、seq（序列号）、dur（持续时间）、mean（均值）、stddev（标准差）、sum（总和）、min（最小值）、max（最大值）、spkts（源端数据包数量）、dpkts（目的端数据包数量）、sbytes（源端字节数）、dbytes（目的端字节数）、rate（速率）、srate（源端速率）、drate（目的端速率）、TnBPSrcIP（源IP总带宽）、TnBPDstIP（目的IP总带宽）、TnP_PSrcIP（源IP数据包数量）、TnP_PDstIP（目的IP数据包数量）、TnP_PerProto（每个协议的数据包数量）、TnP_Per_Dport（每个目的端口的数据包数量）、AR_P_Proto_P_SrcIP（源IP的协议出现频率）、AR_P_Proto_P_DstIP（目的IP的协议出现频率）、N_IN_Conn_P_DstIP（到目的IP的连接数量）、N_IN_Conn_P_SrcIP（来自源IP的连接数量）、AR_P_Proto_P_Sport（源端口的协议出现频率）、AR_P_Proto_P_Dport（目的端口的协议出现频率）、Pkts_P_State_P_Protocol_P_DestIP（目的IP的包、状态、协议组合）、Pkts_P_State_P_Protocol_P_SrcIP（源IP的包、状态、协议组合）、attack（攻击类型标记）、category（攻击类别）、subcategory（攻击子类别）、combined_category（组合类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为selected_data_150000.csv，适用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监测，并经过了特征提取和标注，包含了攻击类型和类别信息。
该数据集适合用于网络安全领域的攻击检测、异常检测、流量分析等研究。
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：可用于网络流量异常检测、攻击行为分析、恶意软件识别等方面的学术研究。例如，可以探索基于机器学习的攻击检测模型，分析不同攻击类型的特征，以及评估不同特征组合对检测性能的影响。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为检测系统（ADS）等，提升网络安全防护能力。可以用于训练和测试安全设备，提高其对新型攻击的识别能力。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。可以帮助安全团队了解网络流量中的异常行为，及时发现和响应潜在的安全威胁。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击和防御技术。可以用于教学实验，让学生实践攻击检测和分析，加深对网络安全的理解。
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，构建高效的攻击检测模型，并提升网络安全防护能力。
