恶意软件网络流量分析数据集MalwareNetworkTrafficAnalysis-sarbojitdas
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 恶意软件, 流量分析, 威胁情报, 入侵检测, 数据挖掘, 机器学习, WannaCry
数据概述：
该数据集包含来自公开的网络安全数据集，记录了恶意软件相关的网络流量特征，旨在用于识别和分析恶意活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于全球范围内的网络环境。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如时间（Time）、协议类型（Protcol）、标志位（Flag）、恶意软件家族（Family）、聚类信息（Clusters）、源地址（SeddAddress）、目标地址（ExpAddress）、比特币价值（BTC）、美元价值（USD）、网络流量字节数（Netflow_Bytes）、IP地址（IPaddress）、威胁类型（Threats）、端口（Port）以及预测结果（Prediction）。
数据格式：CSV格式，文件名为DoDoScsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标注，但数据结构和字段命名表明其可能来源于网络安全研究或威胁情报分享。该数据集适合用于网络安全研究、恶意软件检测和流量分析。
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、恶意软件分析、入侵检测等领域的学术研究，如基于流量特征的恶意软件识别、异常行为检测等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品中用于恶意流量的识别与分析。
决策支持：支持安全团队进行威胁情报分析，提升对恶意软件攻击的响应速度和准确性。
教育和培训：作为网络安全、数据分析相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员学习恶意软件分析和流量分析技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的网络行为特征，帮助用户构建恶意流量检测模型，提升网络安全防护能力。
