网络流量攻击检测数据集NetworkTrafficAttackDetectionDataset-rajpalsingh02
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, TCP, UDP, 数据包, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络协议下的流量特征，并标注了流量是否为攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源于特定网络环境，未明确标注具体地理位置。
数据维度：包括“Duration”（持续时间）、“Protocol”（协议类型）、“SourceIP”（源IP地址）、“DestinationIP”（目标IP地址）、“SourcePort”（源端口）、“DestinationPort”（目标端口）、“PacketCount”（数据包数量）、“ByteCount”（字节数）和“Label”（攻击标签，Attack表示攻击，Normal表示正常）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为network_traffic.csv，便于数据分析与模型构建。
该数据集适用于网络流量分析、攻击检测、异常流量识别等领域的研究。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如基于流量特征的攻击行为识别、异常流量检测等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与评估。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析，并优化网络安全防御策略。
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分析与攻击检测。
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联，从而构建高效的网络攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
