网络入侵检测数据集IntrusionDetectionDataset-sadaqatrehman
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，数据分析，异常检测，网络攻防，信息技术
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控的入侵检测数据，记录了网络环境中的正常和异常流量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个企业和机构的网络环境，主要为中国国内的网络场景。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源IP，目标IP，协议类型，端口，数据包大小，流量频率，连接持续时间等。还包括标签标识正常流量和不同类型的入侵行为。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发及机器学习模型训练等领域，特别是在异常检测，攻击识别等任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测，异常行为分析等学术研究，如网络攻击模式识别，入侵检测算法优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和机构提升网络安全性。
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网络攻防技术及入侵检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络入侵行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的入侵检测，优化网络安全防护策略，提高网络环境的安全性。
