网络流量攻击检测UNSW-NB15数据集NetworkTrafficAttackDetectionUNSW-NB15Dataset-khaledsayedaaaaa
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, 特征工程, 数据挖掘, 异常检测, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集，记录了网络流量数据，用于评估机器学习算法在网络攻击检测方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可根据数据生成时间推断为2015年。
地理范围：数据来源为澳大利亚新南威尔士大学的网络环境。
数据维度：数据集包括多个CSV文件(UNSW-NB15_1.csv, UNSW-NB15_2.csv, UNSW-NB15_3.csv, UNSW-NB15_4.csv)，每个文件包含多个网络流量特征，如源IP地址、目标IP地址、协议类型、数据包数量、流量持续时间等，以及攻击类型标签。
数据格式：CSV格式，方便数据导入和分析。数据已经过预处理，包含数值型和类别型特征。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15数据集，该数据集由澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）的Cyber Range实验室生成。原始数据经过了特征提取和标注，用于网络安全研究。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、攻击识别等领域的研究和应用。
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：适用于网络安全领域，如入侵检测系统（IDS）的算法研究、恶意软件分析、网络流量异常检测等。
行业应用：为网络安全公司、安全研究机构提供数据支持，用于开发和评估安全产品，如防火墙、入侵检测系统、安全情报平台等。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击和防御机制。
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，评估不同机器学习模型在检测各种网络攻击(如DoS、扫描、后门等)方面的性能，并促进新型攻击检测技术的研发。
