网络入侵检测与安全分析数据集UNSW-Dataset-Test-aswinjose
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，网络攻击，安全防护，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自UNSW网络安全研究所的测试数据，记录了多种网络流量和入侵行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络流量样本，主要来源于公开的网络安全研究和测试环境。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP，目标IP，源端口，目标端口，协议类型，数据包长度，流量持续时间，网络攻击类型（如DDoS，蠕虫，木马等）以及各种网络行为指标。
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UNSW网络安全研究所的公开测试数据集，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，机器学习模型训练等领域，特别是在网络攻击检测，异常行为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：适用于网络安全，入侵检测等学术研究，如网络攻击模式分析，入侵检测算法研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在网络攻击检测，安全防护策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和机构提高网络安全防护能力。
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安全技术，入侵检测方法等。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的规律与趋势，帮助用户实现准确的入侵检测，提升网络安全防护水平，为网络安全研究和应用提供数据支持。
