网络入侵标签数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵,网络安全,流量分析,入侵检测系统,网络行为分析,异常检测,数据安全
数据概述：
本数据集包含网络流量数据，专注于网络入侵检测研究。数据集包括从网络流量中提取的多种特征，如目标端口、流持续时间、前向数据包总数、反向数据包总数等。数据集以CSV格式存储，大小约为218.5MB，包含62个字段，每行代表一条网络流量记录。关键特征包括目标端口、流持续时间、前向数据包总数、反向数据包总数、前向数据包长度最大值、前向数据包长度最小值、前向数据包长度均值、前向数据包长度标准差等，为网络入侵检测研究提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于网络入侵检测系统的开发、网络流量分析、异常行为识别、机器学习模型训练等多种场景。研究人员可利用此数据集进行网络行为模式分析，识别潜在的入侵威胁；安全工程师可基于数据集优化入侵检测算法，提升网络安全性；教育机构可将其用于教学和培训，帮助学生理解网络入侵检测的实际应用。此外，数据集还可用于验证不同算法在复杂网络环境下的性能表现。
