dataset-cyber-attack

该数据集通过从网站[hangtuah.ac.id](https://rock.hangtuah.ac.id/analis/nusw/nuswnb15gtlist)抓取获得，包含网络攻击的类别、子类别、协议、源IP、源端口、目标IP、目标端口、攻击名称和攻击参考等信息。

This dataset is collected by scraping from the website [hangtuah.ac.id](https://rock.hangtuah.ac.id/analis/nusw/nuswnb15gtlist), and contains information including network attack categories, subcategories, protocols, source IP addresses, source ports, destination IP addresses, destination ports, attack names, and attack references.

原始信息汇总

数据集概述

数据集来源

该数据集通过从网站 hangtuah.ac.id 进行爬取获得。

数据集内容

数据集包含网络攻击相关的信息，具体字段如下：

字段名	描述
No	序号
Attack_Category	攻击类别
Attack_Sub_Category	攻击子类别
Protocol	协议类型
Source_IP	源IP地址
Source_Port	源端口
Destination_IP	目标IP地址
Destination_Port	目标端口
Attack_Name	攻击名称
Attack_Reference	攻击参考

数据样本

数据集包含174347条记录，以下是部分样本数据：

No	Attack_Category	Attack_Sub_Category	Protocol	Source_IP	Source_Port	Destination_IP	Destination_Port	Attack_Name	Attack_Reference
1	Reconnaissance	HTTP	tcp	175.45.176.0	13284	149.171.126.16	80	...	...
2	Exploits	Unix r Service	udp	175.45.176.3	21223	149.171.126.18	32780	...	...
3	Exploits	Browser	tcp	175.45.176.2	23357	149.171.126.16	80	...	...
4	Exploits	Miscellaneous Batch	tcp	175.45.176.2	13792	149.171.126.16	5555	...	...
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
174347	Exploits	Office Document	tcp	175.45.176.0	17293	149.171.126.17	110	...	...

总结信息

数据集包含一个总结信息的图表，文件路径为 ./rekap_allrpt.svg。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

dataset-cyber-attack数据集通过网页抓取技术构建，数据来源于[hangtuah.ac.id](https://rock.hangtuah.ac.id/analis/nusw/nuswnb15gtlist)网站。该数据集详细记录了网络攻击的多种信息，包括攻击类别、子类别、协议类型、源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口、攻击名称及攻击参考等。通过自动化脚本从公开的网络资源中提取数据，确保了数据的广泛性和实时性。

使用方法

dataset-cyber-attack数据集适用于网络安全领域的研究和教学。研究者可以利用该数据集进行攻击模式分析、入侵检测系统的开发与测试，以及网络安全策略的评估。数据集的结构化格式便于直接导入数据分析工具进行进一步处理。通过分析数据集中的攻击记录，可以识别出常见的攻击模式和潜在的安全漏洞，从而为网络安全防护提供科学依据。

背景与挑战

背景概述

dataset-cyber-attack数据集由Hangtuah学院的研究人员通过网页抓取技术构建，旨在为网络安全领域提供详尽的攻击数据。该数据集涵盖了多种攻击类别和子类别，包括侦察、漏洞利用等，并详细记录了攻击的协议、源IP、目标IP等关键信息。其核心研究问题在于通过分析这些攻击数据，提升网络入侵检测系统的准确性和响应速度。该数据集的发布为网络安全研究提供了宝贵的数据资源，推动了相关领域的技术进步。

当前挑战

dataset-cyber-attack数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据抓取过程中需确保数据的完整性和准确性，避免因网页结构变化或数据缺失导致的信息不完整。其次，攻击数据的分类和标注需要高度的专业知识，以确保每一条记录都能准确反映其攻击类型和特征。此外，数据集的规模庞大，处理和分析这些数据需要高效的算法和计算资源。最后，数据隐私和安全问题也不容忽视，如何在公开数据的同时保护敏感信息，是数据集构建过程中必须解决的难题。

常用场景

经典使用场景

在网络安全领域，dataset-cyber-attack数据集被广泛应用于网络攻击行为的检测与分析。通过该数据集，研究人员能够深入理解不同类型的网络攻击模式，如侦察、漏洞利用等，从而为开发高效的入侵检测系统提供数据支持。该数据集的结构化信息，包括攻击类别、子类别、协议类型及IP地址等，为网络安全研究提供了丰富的实验材料。

解决学术问题

dataset-cyber-attack数据集解决了网络安全研究中攻击行为分类与识别的难题。通过提供详细的攻击类别和子类别信息，研究人员能够更精确地识别和分类不同类型的网络攻击，进而提升入侵检测系统的准确性和效率。该数据集还为网络攻击的溯源分析提供了重要依据，帮助研究者理解攻击者的行为模式和攻击路径。

实际应用

在实际应用中，dataset-cyber-attack数据集被用于构建和优化网络安全防御系统。企业可以利用该数据集训练机器学习模型，以实时检测和阻止潜在的网络攻击。此外，该数据集还可用于网络安全培训，帮助安全人员熟悉各种攻击手段，提升应对网络威胁的能力。

数据集最近研究

最新研究方向

在网络安全领域，dataset-cyber-attack数据集为研究网络攻击行为提供了丰富的数据支持。近年来，随着网络攻击手段的多样化和复杂化，该数据集在识别和分类攻击类型、分析攻击模式以及预测潜在威胁方面发挥了重要作用。研究者们利用该数据集中的攻击类别、子类别、协议类型以及源和目标IP地址等信息，开发了多种基于机器学习和深度学习的网络入侵检测系统。这些系统不仅能够实时监控网络流量，还能通过历史数据训练模型，提高检测的准确性和响应速度。此外，该数据集还被广泛应用于网络安全态势感知和威胁情报分析，帮助企业和组织更好地理解攻击者的行为模式，从而制定更有效的防御策略。随着网络攻击事件的频发，dataset-cyber-attack数据集在网络安全研究中的重要性日益凸显，为构建更安全的网络环境提供了坚实的数据基础。