合成网络流量数据集SyntheticNetworkTrafficDataset-sarbojitdas
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，数据集，网络安全，机器学习，异常检测，数据分析，网络监控，深度学习
数据概述： 该数据集包含合成的网络流量数据，记录了不同网络环境下的流量特征和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据模拟了全球范围内的网络环境，包括家庭、企业、数据中心等多种场景。
数据维度：数据集包括流量类型、数据包大小、传输协议、源IP地址、目标IP地址、传输速率、连接持续时间等变量。还包括正常流量和异常流量的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于网络流量模拟实验，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、机器学习算法训练、网络行为分析等领域，特别是在异常检测、流量分类及网络安全监控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：适用于网络安全、异常检测、流量分类等学术研究，如网络攻击检测、流量模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、电信运营商等提供数据支持，特别是在入侵检测、流量优化和安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全的实时监控和威胁预警，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，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网络流量中的异常行为和攻击模式，帮助用户实现高效的异常检测和安全防护，提升网络安全水平。
