网络请求攻击检测数据集NetworkRequestAttackDetectionDataset-realhugnne
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 恶意请求, 文本分类, CAPEC, HTTP请求, 安全分析, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量分析的数据，记录了HTTP请求的文本信息，用于识别潜在的网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但通用性较强，可用于多种网络环境下的攻击检测。
数据维度：包括“text”（HTTP请求文本）、“label”（攻击类型或正常请求标识，如000-Normal）和“category”（请求类别，如Normal）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：dataset_capec_combine.csv和dataset_capec_transfer.csv，便于文本分析和模型训练。数据已进行清洗和标注，可以直接用于模型训练。
该数据集适合用于网络安全领域的研究与应用，特别是在恶意请求检测、安全事件分析等方面。
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，如恶意请求识别、异常流量检测、基于文本的网络攻击分类等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）等产品的模型训练和优化。
决策支持：支持网络安全策略的制定与优化，以及对网络攻击趋势的分析与预测。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解网络攻击的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络请求中的攻击模式，构建高效的攻击检测模型，提升网络安全防护能力。
