网络流量入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetection-azizaisshane
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 机器学习, 流量分析, 特征工程, 数据挖掘, 异常检测, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获与分析的数据，记录了网络连接的详细特征，用于构建入侵检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常代表通用网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、标志位（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及用于标记连接是否为异常的标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为exported_data.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，经过特征提取和预处理，以支持入侵检测任务。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全事件识别和入侵检测系统的研究与开发。
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、机器学习等领域的学术研究，例如异常流量检测算法的比较、新型攻击行为的分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统的开发与优化。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估，辅助制定网络安全策略和应急响应计划。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的实训材料，帮助学生理解网络流量特征、构建入侵检测模型。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建和评估入侵检测模型，帮助用户提高网络安全防护能力。
