网络入侵检测聚类数据集NetworkIntrusionDetectionClusteringDataset-ravilakhmetzhanov
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，聚类分析，机器学习，数据集，异常检测，数据挖掘，安全研究
数据概述： 该数据集包含用于网络入侵检测的流量数据，记录了各种网络活动和潜在的入侵行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不确定，取决于原始数据集的创建时间。
地理范围：数据来源可能涵盖多个网络环境，如企业网络，实验室环境等。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如协议类型，源IP地址，目标IP地址，端口号，数据包大小，连接时间，标志位等，以及标记为正常或入侵的标签。
数据格式：数据提供的格式可能包括CSV，文本或其他常见的数据格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集或模拟的网络环境，经过数据清洗和预处理，用于训练和评估入侵检测模型。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测，异常检测，聚类分析和机器学习等领域，特别是在构建和评估入侵检测系统，识别恶意网络活动等方面具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，入侵检测算法的开发和评估，如基于聚类的异常检测，基于机器学习的分类模型等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）的开发，部署和优化方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助企业和组织加强网络安全防护。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测，异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为和入侵模式，帮助用户实现恶意活动识别，网络安全态势感知等目标，为网络安全领域的创新和发展提供数据支持。
