网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-utkarshshukla070
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, 深度学习, 数据挖掘, 入侵检测, 数据集
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，用于训练和评估攻击检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但提供了网络流量的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可被视为通用网络流量数据。
数据维度：数据集包括多个特征，如源IPv4地址（src_ipv4）、源IPv6地址（src_ipv6）、源MAC地址（src_mac）、源端口（src_port）、目标端口（dest_port）、持续时间（duration）、操作系统（os）、数据包大小（packet_size）、TCP/UDP协议标志（tcp, udp）、应用层协议（http, https, ssh, smtp, pop3, ftp, icmp）、TCP标志位（syn, ack, fin, psh, urg, ece, cwr）以及攻击类型（attack_type）。
数据格式：数据集提供CSV格式，包含train.csv, test.csv, sample_submission.csv和data_dictionary.csv四个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，经过整理和标注，其中train.csv包含攻击类型的标签，test.csv用于评估模型性能，data_dictionary.csv提供了数据字段的说明。
该数据集适合用于网络流量分析、攻击检测、入侵检测系统（IDS）以及安全态势评估等领域。
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、机器学习与深度学习交叉领域的学术研究，如攻击行为识别、异常流量检测、恶意软件分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统、威胁情报平台等。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估、安全策略制定和安全事件响应，有助于提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击模式、流量分析方法和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击类型的关联性，帮助用户构建高效的攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
