网络入侵检测与流量分析数据集
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,异常检测,安全威胁,网络流量,数据分析
数据概述：
本数据集旨在支持网络安全领域的入侵检测与流量分析研究。它包含各种网络连接的详细信息，这些信息可用于训练和评估机器学习模型，以识别潜在的安全威胁和异常行为。数据集中，每条记录代表一个网络连接，包含多种属性，如源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包数量、连接持续时间等。部分数据已标注为“正常”或“恶意”，用于训练监督学习模型；同时，数据集也支持无监督学习，用于异常检测。
数据用途概述：
该数据集可用于多种网络安全相关的研究和应用，包括：
1. 入侵检测：训练机器学习模型，识别网络中的恶意活动，如攻击或未经授权的访问尝试。
2. 异常检测：通过识别网络流量中不寻常或异常的连接，发现潜在的安全威胁。
3. 流量分类：将网络流量划分为不同的类型或类别，如Web流量、文件传输流量、电子邮件流量等，用于网络监控、流量管理或安全风险识别。
4. 安全态势评估：通过分析网络流量，评估网络安全状况，并识别需要关注的潜在风险。
5. 模型训练与评估：为各种机器学习算法提供训练和测试数据，以提高网络安全防护能力。
