网络流量攻击模拟实验室数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量,攻击模拟,机器学习,网络攻击,数据安全,异常检测,入侵检测
数据概述：
本数据集是在一个受控实验室环境中生成的网络流量数据集，旨在为机器学习和网络安全研究提供支持。实验室环境包括三台关键设备：Kali机器（作为攻击流量的主要来源）、OWASP漏洞易感Web应用程序（作为攻击目标）和正常Windows PC（作为良性流量的来源）。数据集包含原始的PCAP文件和转换后的CSV文件，涵盖了多种网络协议和流量场景，包括正常的用户活动和模拟的攻击行为。CSV文件中增加了“alert”字段，用于标记每条记录为“benign”或“suspicious”，为机器学习模型提供了目标变量。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括入侵检测、网络性能分析、异常检测、网络攻击模式分析、机器学习模型训练等。研究人员可以利用此数据集训练和评估异常检测模型，识别网络中的潜在威胁；安全团队可以分析攻击流量特征，改进防御策略；教育机构可以将其用于教学，帮助学生理解网络攻击机制和防御方法。此外，数据集还可用于研究网络协议的使用模式及其对网络性能的影响。
