网络入侵检测系统攻击流量特征数据集NetworkIntrusionDetectionSystemAttackTrafficFeatureDataset-akshatkhare23x3
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, 特征工程, 数据挖掘, 异常检测, 分类
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的各种特征，用于训练和评估入侵检测系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟各种网络环境下的攻击行为。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了网络连接的多种属性，包括：ID, duration（持续时间）, protocol_type（协议类型）, service（服务）, flag（连接状态）, src_bytes（源字节数）, dst_bytes（目标字节数）, land（是否来自同一主机）, wrong_fragment（错误的片段数量）, urgent（紧急报文数量）, hot（“热”指标，如登录root）, num_failed_logins（登录失败次数）, logged_in（是否已登录）, num_compromised（受损文件数量）, root_shell（是否获取root shell）, su_attempted（是否尝试su）, num_root（root权限访问次数）, num_file_creations（文件创建次数）, num_shells（shell数量）, num_access_files（访问文件数量）, num_outbound_cmds（外发命令数量）, is_host_login（是否是主机登录）, is_guest_login（是否是访客登录）, count（连接计数）, srv_count（服务计数）, serror_rate（服务错误率）, srv_serror_rate（服务端服务错误率）, rerror_rate（远程错误率）, srv_rerror_rate（服务端远程错误率）, same_srv_rate（相同服务速率）, diff_srv_rate（不同服务速率）, srv_diff_host_rate（服务于不同主机的速率）, dst_host_count（目标主机计数）, dst_host_srv_count（目标主机服务计数）, dst_host_same_srv_rate（目标主机相同服务速率）, dst_host_diff_srv_rate（目标主机不同服务速率）, dst_host_same_src_port_rate（目标主机相同源端口速率）, dst_host_srv_diff_host_rate（目标主机服务于不同主机的速率）, dst_host_serror_rate（目标主机服务错误率）, dst_host_srv_serror_rate（目标主机服务错误率）, dst_host_rerror_rate（目标主机远程错误率）, dst_host_srv_rerror_rate（目标主机服务远程错误率）, level（难度等级）, Class（攻击类型标签）。
数据格式：CSV格式，包括traindatacsv和testdatacsv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于构建和评估入侵检测系统，研究网络攻击行为，并探索各种机器学习算法在网络安全领域的应用。
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领域的学术研究，如攻击检测算法的开发、特征选择与重要性分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发与优化方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助组织提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训数据，用于学生进行模型训练、算法验证和安全事件分析。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与攻击行为之间的关系，帮助用户构建高效的入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
