Cilium网络非异常流量数据集CiliumNetworkData-RandomNon-AnomalousTrafficDataset-busykoala

数据来源：互联网公开数据

标签：网络流量，数据集，网络安全，数据分析，机器学习，流量监测，异常检测，云计算

数据概述：该数据集包含来自Cilium网络的数据，专注于记录非异常的网络流量模式。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。地理范围：数据覆盖了多个云服务和数据中心环境中的网络流量，主要来自全球范围。数据维度：数据集包括网络流量的关键指标，如源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包大小，流量持续时间等。还包括流量分类标签，明确标识为非异常流量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。来源信息：数据来源于Cilium网络监控工具的公开数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于网络流量分析，网络安全研究和机器学习模型训练等领域，特别是在流量分类，异常检测和流量模式识别等任务中具有重要应用价值。

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：适用于网络流量模式分析，异常检测算法研究等学术研究，如正常流量与异常流量的特征对比，流量分类算法的优化等。行业应用：可以为云服务提供商，数据中心和网络运营商提供数据支持，特别是在网络流量监测，安全防护和性能优化方面。决策支持：支持网络流量管理和安全策略制定，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。教育和培训：作为网络安全，网络管理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和异常检测技术。

此数据集特别适合用于探索正常网络流量的特征与模式，帮助用户实现流量分类，异常检测和流量优化等目标，为网络安全研究和网络管理提供数据支持。