网络入侵检测攻击流量数据集NetworkIntrusionDetectionAttackTrafficDataset-mohamedmahmoud153
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, 异常检测, 数据挖掘, 攻击识别, KDD Cup
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的数据，记录了各种网络连接的详细信息，用于训练和评估入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可推测为历史网络流量的快照。
地理范围：数据未限定特定地理位置，通常代表通用网络环境。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务类型（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及与主机相关的统计数据。其中，Intrusion detection_Train_data.csv 包含 "class" 字段，用于标识网络连接是否为攻击行为。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：Intrusion detection_Test_data.csv 和 Intrusion detection_Train_data.csv，分别用于测试和训练模型。
来源信息：数据集可能来源于KDD Cup 1999数据集或其他类似的公开网络安全数据集，经过预处理和特征提取。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是入侵检测系统的开发与评估。
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、攻击行为模式分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UEBA）等产品的模型训练和性能测试。
决策支持：支持安全团队进行网络安全态势感知和风险评估，优化安全防御策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络攻击行为和构建入侵检测模型。
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联，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提高网络安全防护能力。
