网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-zufarasyraf
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, 异常检测, 入侵检测系统, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络攻击和正常流量的详细信息，旨在用于网络攻击检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一份静态的网络流量快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球网络环境下产生的流量特征。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了网络流量的详细信息，包括源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、时间戳、流量持续时间、数据包数量、数据包长度、标志位等，以及流量类别标签（如良性流量、DoS攻击等）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，每个CSV文件代表一种流量类型或攻击类型，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，经过预处理和标注，以便于进行模型训练和评估。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、异常流量分析等领域。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如攻击行为分析、异常流量检测、流量特征提取等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和评估入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等安全产品。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助企业提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和攻击模式。
此数据集特别适合用于探索不同网络攻击的流量特征，构建和评估攻击检测模型，提高网络安全防护能力。
