网络流量入侵检测数据集KitsuneIPPortLabelNetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-julienmichel157
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，网络流量，数据分析，异常检测，计算机科学
数据概述： 该数据集源自Kitsune项目，包含大规模网络流量数据及其对应的入侵标签，记录了网络流量的各种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2017年。
地理范围：数据覆盖了多个网络环境，包括实验室和实际网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的源IP地址、目标IP地址、端口号、数据包大小、流量类型、时间戳以及是否为入侵的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kitsune项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发和机器学习模型训练等领域，特别是在网络流量分类、异常检测及入侵识别任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测、异常流量分析等研究，如DDoS攻击检测、恶意软件流量识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业网络管理部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、网络流量监控方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助用户识别和应对潜在的网络威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的入侵模式与异常行为，帮助用户实现准确的入侵检测，提升网络安全的防护能力。
