网络入侵检测攻击特征数据集NetworkIntrusionDetectionAttackFeatureDataset-yudhaislamisulistya
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 机器学习, 攻击特征, 数据挖掘, 异常检测, 流量分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获与安全审计的数据，记录了网络连接的各种属性和攻击行为的特征。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：数据未限定特定地理位置，可用于模拟和分析各种网络环境下的攻击行为。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了网络连接的各个方面，如连接时长、协议类型、服务类型、标志位、字节数、登录尝试次数等，以及与目标主机相关的统计信息，如主机连接数、服务连接数等。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中X_train.csv包含训练数据，包含多种特征，y_train.csv包含标签。
来源信息：数据可能来源于网络安全研究、公开的入侵检测数据集或模拟生成，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于网络安全领域的入侵检测系统（IDS）开发、安全态势评估和机器学习模型的训练与评估。
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、机器学习和数据挖掘交叉领域的学术研究，如攻击行为模式识别、异常流量检测、特征重要性分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建和测试入侵检测系统，改进网络安全防护策略。
决策支持：支持安全管理人员进行风险评估、威胁情报分析，优化安全资源配置。
教育和培训：作为网络安全、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击特征和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征与规律，帮助用户构建有效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
