网络入侵检测训练数据集NetworkIntrusionDetectionSystemTrainingDataset-kiaraki
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 机器学习, 流量分析, 数据挖掘, 异常检测, 恶意流量, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，旨在用于网络入侵检测系统的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了典型的网络通信场景，适用于全球范围的网络安全分析。
数据维度：包括多个网络连接特征，如持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务类型（service）、标志位（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及与目标主机相关的统计特征和类别标签（class），用于区分正常流量和异常流量。
数据格式：CSV格式，包含Train_data.csv和Test_data.csv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究或数据集，经过了预处理，包含了各种网络攻击类型的流量样本。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常流量分析、恶意行为识别等研究与应用。
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、机器学习等领域的学术研究，如新型入侵检测算法的开发与评估、网络流量行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理系统（SIEM）等。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助企业提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络攻击与防御机制。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与入侵行为之间的关联，构建和评估入侵检测模型，提高网络安全防护水平。
