网络入侵检测与异常行为分析数据集UNSW-NB15-v2NetworkIntrusionDetectionandAnomalyBehaviorAnalysisDataset-mirenaborisova
数据来源：互联网公开数据
标签：网络入侵，数据集，异常检测，网络安全，机器学习，数据挖掘，威胁分析，网络行为
数据概述： 该数据集为UNSW-NB15项目的升级版（v2），主要记录了网络流量中的正常和异常行为数据，适用于网络入侵检测和异常行为分析等任务。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：数据覆盖了多个网络环境，包括实验室和实际网络场景。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，涵盖源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议类型、流量大小、数据包数量、连接状态等变量。还包括标签信息，标识正常或异常行为。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、异常检测、机器学习模型训练等领域，尤其在网络入侵检测、异常行为识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测、异常行为分析、网络安全研究等，如网络攻击检测、恶意软件识别等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统、安全监控和威胁分析方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和组织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入侵检测、异常行为分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵和异常行为的特征与模式，帮助用户实现准确的入侵检测和异常行为识别，提升网络安全防护水平和技术应用能力。
