网络入侵检测系统攻击流量数据集NetworkIntrusionDetectionSystemAttackTrafficDataset-hakimazer
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, 攻击识别, 异常检测, 数据挖掘, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的网络连接及其对应的攻击或正常状态，用于训练和评估入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了各种网络攻击行为，具有普遍适用性。
数据维度：数据集包含41个特征，涵盖了连接持续时间（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）等网络连接属性，以及与主机相关的统计特征，如“dst_host_count”、“dst_host_srv_count”等，以及最终的类别标签“class”，用于指示该连接是正常还是攻击。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_data.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行预处理，包含数值型、类别型等多种类型特征。
该数据集适合用于网络入侵检测系统的开发、评估和优化，以及网络安全领域的研究。
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、机器学习等领域的研究，例如攻击检测算法的开发、异常流量分析、恶意行为识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和测试入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提高网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉网络流量分析和攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击模式识别、异常行为检测，以及评估不同机器学习模型在网络安全领域的应用效果，从而提升网络安全防护能力。
