网络入侵检测与分类数据集NetworkIntrusionDetectionandClassificationDataset-azizaisshane
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 数据分类, 机器学习, 协议分析, 流量分析, 异常检测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络连接的各种属性和攻击标签，用于网络入侵检测和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但通常此类数据集来源于典型的网络环境。
数据维度：数据集包含多个字段，包括连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等网络连接特征，以及攻击标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为exported_data.csv，便于数据分析和处理。数据已进行预处理，包含数值化和类别编码。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统（IDS）的开发以及机器学习模型的训练与评估。
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等领域的研究，如异常检测、攻击识别、流量分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品中用于模型训练和性能评估。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助组织提升网络安全防护能力。
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理解网络攻击模式和构建入侵检测模型。
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，帮助用户构建有效的入侵检测模型，从而提升网络安全防护水平。
