网络入侵检测与安全分析数据集UNSW-NB15ProcessedDatasetv2-oussamaslmani
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，异常检测，网络分析，数据挖掘，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自UNSW-NB15项目的网络流量数据，记录了网络环境中正常和异常的流量行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据覆盖了模拟网络环境中的各种流量场景，包括不同类型的网络攻击和正常通信。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源/目标IP，端口，协议类型，流量大小，持续时间，连接状态等，以及标签化的攻击类型。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15项目，已进行标准化和清洗，适用于机器学习模型的训练和评估。
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算法验证等领域，特别是在网络异常检测，攻击分类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，异常行为分析等学术研究，如网络攻击模式识别，异常流量检测等。
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，安全策略优化方面。
决策支持：支持网络安全威胁的早期预警和响应策略制定，帮助组织提升网络防护能力。
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攻防技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为与攻击模式，帮助用户实现高效的入侵检测，提升网络安全防护水平。
