网络异常检测数据集NetworkAnomalyDetectionDataset-phmnhnguyt
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 异常检测, 机器学习, 数据集, MLOps, 训练集, 测试集, 攻击检测
数据概述：
该数据集包含用于网络异常检测的数据，记录了网络连接的特征和标签，用于识别潜在的攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地域范围，推测为通用网络环境下的数据。
数据维度：数据集包括了网络连接的特征以及“Label”（标注是否为攻击）字段。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于机器学习项目，已进行数据整理与标注。
该数据集适合用于网络安全领域中的异常检测、攻击识别等研究和应用。
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、机器学习领域的学术研究，如异常检测算法的评估、新型攻击识别模型的构建等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全团队的风险评估和防御策略制定，提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，帮助用户构建高效的网络攻击检测模型。
