系统访问风险识别数据集SystemAccessRiskIdentificationDataset-zyh1104
数据来源：互联网公开数据
标签：风险识别, 系统访问, 数据安全, 用户行为分析, 机器学习, 异常检测, 网络安全, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自系统访问日志的数据，记录了用户在系统中的访问行为，用于识别潜在的访问风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年5月。
地理范围：数据覆盖范围未明确指出，但包含城市信息，推测可能为特定区域或组织内部系统。
数据维度：数据集包含多个维度，如用户ID、部门信息、IP地址、设备信息、浏览器版本、操作系统类型、访问时间、IP类型、HTTP状态码、访问城市、日志系统、访问URL、访问月份等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如训练集、测试集和提交示例。
来源信息：数据来源于系统访问日志，已进行脱敏处理，但保留了关键的访问行为信息。
该数据集适合用于用户行为分析、异常检测、风险评估和安全审计等领域。
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：适用于用户行为分析、异常检测、风险评估等方面的学术研究，如基于机器学习的风险预测模型构建。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于安全态势感知、入侵检测、访问控制等系统。
决策支持：支持企业和组织进行安全风险评估和安全策略优化，提高系统安全防护水平。
教育和培训：作为数据安全、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解系统访问风险识别的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索用户访问行为模式，识别潜在的风险事件，并构建预测模型，提升系统的安全性和可靠性。
