网络流量入侵检测与攻击行为分析数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionandAttackBehaviorAnalysisDataset-fanaderi
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, 攻击行为, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了详细的网络连接信息以及相应的攻击或正常行为标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可根据“stime”（开始时间）字段推断。
地理范围：数据未明确地域范围，但包含源IP地址（saddr）和目的IP地址（daddr）信息，可用于分析网络流量的来源和目标。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：pkSeqID（包序列号），stime（开始时间），flgs（标志），proto（协议），saddr（源IP地址），sport（源端口），daddr（目的IP地址），dport（目的端口），pkts（包数量），bytes（字节数），state（状态），ltime（结束时间），dur（持续时间），rate（速率），attack（攻击标签），category（攻击类别），subcategory（攻击子类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为selected_data_60000_without_thef.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并经过了特征提取和攻击标注，为网络安全研究和应用提供了基础数据。
该数据集适合用于网络入侵检测、恶意流量识别、攻击行为分析等领域的研究和应用。
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，例如入侵检测算法的开发与评估、攻击行为模式分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统等，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持安全策略制定和风险评估，帮助企业更好地了解网络安全态势，并制定相应的防御措施。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和安全防护技术。
此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的网络入侵检测模型，分析不同攻击类型的特征和规律，从而提升网络安全防护的有效性和智能化水平。
