网络入侵检测Metasploitable-2数据集NetworkIntrusionDetectionMetasploitable-2Dataset-anaselmasry
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 漏洞分析, 渗透测试, 数据挖掘, 机器学习, 异常检测, 流量分析
数据概述：
该数据集包含来自Metasploitable-2靶机环境的入侵检测数据，记录了网络流量中的异常行为和潜在攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间为2020年10月1日，为静态快照数据。
地理范围：数据模拟了在Metasploitable-2靶机环境中发生的网络攻击行为，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了网络连接的各种特征，包括源IP地址、目标IP地址、端口号、时间戳、流量统计指标等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为M_Dataset_metasploitable-2_30.csv和M_Dataset_metasploitable-2_70.csv，每个文件代表不同场景下的数据。数据字段众多，需要进行特征工程和数据清洗。
来源信息：数据集来源于网络安全研究，用于模拟和分析网络攻击行为，并进行入侵检测模型的训练和评估。
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、入侵检测、异常检测等领域的研究，如基于机器学习的攻击检测算法研究、网络流量分析、安全态势评估等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，特别适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和防御策略制定，帮助提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击模式和防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的特征和规律，评估不同入侵检测算法的性能，并帮助用户构建有效的网络安全防御体系。
