网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-dheerajnarne
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 恶意流量, 数据挖掘, 异常检测, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细信息，用于识别和分析网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内网络流量的快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析各类网络攻击行为。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：id（唯一标识符），dur（持续时间），proto（协议），service（服务），state（状态），spkts（源端数据包数），dpkts（目的端数据包数），sbytes（源端字节数），dbytes（目的端字节数），rate（速率），sttl（源端生存时间），dttl（目的端生存时间），sload（源端负载），dload（目的端负载），sloss（源端丢包数），dloss（目的端丢包数），sinpkt（源端数据包间隔时间），dinpkt（目的端数据包间隔时间），sjit（源端抖动），djit（目的端抖动），swin（源端窗口），stcpb（源端TCP初始序列号），dtcpb（目的端TCP初始序列号），dwin（目的端窗口），tcprtt（TCP往返时间），synack（SYN-ACK时间），ackdat（ACK数据时间），smean（源端数据包平均大小），dmean（目的端数据包平均大小），trans_depth（事务深度），response_body_len（响应体长度），ct_srv_src（源地址到服务连接数），ct_state_ttl（状态生存时间），ct_dst_ltm（目的地址最近时间连接数），ct_src_dport_ltm（源端口到目的端口最近时间连接数），ct_dst_sport_ltm（目的端口到源端口最近时间连接数），ct_dst_src_ltm（目的地址和源地址最近时间连接数），is_ftp_login（是否FTP登录），ct_ftp_cmd（FTP命令数），ct_flw_http_mthd（HTTP方法数），ct_src_ltm（源地址最近时间连接数），ct_srv_dst（服务到目的地址连接数），is_sm_ips_ports（是否使用常用端口），attack_cat（攻击类别），label（标签，指示是否为攻击）。
数据格式：CSV格式，文件名为Cyber1_test.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集特别适用于网络流量分析、入侵检测系统（IDS）和异常检测等领域的研究。
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：适用于网络安全、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如攻击行为识别、恶意流量检测、异常流量分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统、安全事件分析平台，以及威胁情报分析。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估、安全策略制定和网络安全态势感知。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训素材，用于学生和研究人员进行模型训练和实践。
此数据集尤其适合用于探索网络攻击的特征和规律，帮助用户构建高效的网络安全防御体系，提高对恶意流量的识别能力。
