网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-fatemehnaderi
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, 协议分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了各种网络通信会话的详细信息，并标注了攻击类型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围由“stime”和“ltime”字段指示，表明了流量会话的开始和结束时间。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含源IP地址（saddr）和目标IP地址（daddr），可用于分析流量的来源和目标。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了网络流量的各个方面，包括：
基本信息：如pkSeqID（包序列ID）、stime（开始时间）、flgs（标志）、proto（协议）、saddr（源IP地址）、sport（源端口）、daddr（目标IP地址）、dport（目标端口）。
流量统计：如pkts（包数量）、bytes（字节数）、dur（持续时间）、rate（速率）。
连接状态：state（连接状态）和state_number（状态编号）。
高级特征：如TnBPSrcIP（源IP总带宽）、TnBPDstIP（目标IP总带宽）、AR_P_Proto_P_SrcIP（源IP协议分析结果）等。
攻击标记：attack（攻击标志）、category（攻击类别）、subcategory（攻击子类别），用于标识流量是否为攻击流量以及攻击的类型。
数据格式：CSV格式，文件名为selected_data_62951.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于网络流量捕获，并经过了处理和标注，用于训练和评估攻击检测模型。该数据集适合用于网络流量分析、攻击检测和安全态势感知等领域。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如异常流量检测、恶意软件分析、攻击行为识别等。
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）、安全信息和事件管理（SIEM）系统、威胁情报分析等产品的开发和优化。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
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攻击检测模型，帮助用户提高网络安全防护能力，实现对潜在威胁的快速响应和有效防御。
