网络流量入侵检测UNSW-NB15数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionUNSW-NB15Dataset-dailec
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 攻击分类, 特征工程, 数据集, 异常检测
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，用于评估入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了真实的网络环境，覆盖了多种攻击类型。
数据维度：包括流量特征和攻击标签，涵盖了多种网络协议和攻击行为。
数据格式：CSV格式，文件名为UNSW_NB15_testing-out.csv，便于数据分析和模型构建。
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）的研究人员创建，用于网络入侵检测研究。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、流量分析等领域的研究。
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的学术研究，例如攻击检测、异常流量分析、恶意软件识别等。
行业应用：可以为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品开发中。
决策支持：支持网络安全风险评估和安全策略的制定。
教育和培训：作为网络安全相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入了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系，帮助用户构建和评估入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
