网络日志异常检测数据集NetworkLogAnomalyDetectionDataset-hannanchougle
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，日志分析，异常检测，机器学习，安全事件，数据挖掘，日志分类，安全审计
数据概述：
该数据集包含来自网络环境中的日志数据，记录了网络活动相关的日志信息和对应的标签，用于异常检测与安全事件分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地域信息，但可用于模拟各类网络环境下的异常检测场景。
数据维度：数据集包含“Log”和“Label”两个字段。“Log”字段包含了网络日志的文本信息，"Label"字段则标注了日志对应的类别，例如“normal”（正常）、“neptune”、“mscan”、“guess_passwd”等，代表不同的安全事件或异常行为。
数据格式：CSV格式，文件名为filtered_dataset.csv，方便进行数据读取与分析。
来源信息：数据来源未明确标注，但符合常见的日志分析数据集结构，可用于训练和评估异常检测模型。
该数据集适合用于网络安全事件分析、异常行为检测、机器学习模型训练等领域。
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，如异常检测算法的评估、安全事件分析、日志数据的特征提取等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统，以及安全审计等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、安全事件响应，并帮助优化网络安全策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解日志分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络日志中的异常模式，构建和评估异常检测模型，并提升对安全事件的识别能力，从而实现对网络环境的有效保护。
