网络流量攻击检测UNSW-NB15数据集NetworkTrafficAttackDetectionUNSW-NB15Dataset-mikemollel
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, 数据集, 恶意流量, 异常检测, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集，记录了模拟网络流量数据，用于网络安全攻击检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了特定时间段的网络流量数据，具体时间范围未在文件名中明确，但可从数据记录中推断。
地理范围：数据来源于澳大利亚的网络环境，模拟了真实的网络流量。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含网络连接的各种特征，如协议类型、数据包数量、字节数、连接速率等，以及攻击类别和标签。主要数据项包括源IP、目标IP、端口、协议、连接状态、数据包统计、时间特征以及攻击标签等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。包含多个文件，如UNSW-NB15_1.csv, UNSW-NB15_2.csv, UNSW-NB15_3.csv, UNSW-NB15_4.csv，UNSW_NB15_testing-set.csv, UNSW_NB15_training-set.csv等。其中UNSW_NB15_training-set.csv和UNSW_NB15_testing-set.csv提供了训练集和测试集，包含了攻击类型和标签信息。
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，例如恶意流量检测、异常检测、攻击分类、流量特征分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UEBA）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发和测试。
决策支持：支持网络安全态势感知、风险评估和安全策略优化。
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熟悉网络流量分析和攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同网络攻击类型的流量特征，构建和评估攻击检测模型，帮助用户提高网络安全防护能力。
