ISCX流量计特征数据集-antoniogarcanoguez
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，数据集，机器学习，流量分析，异常检测，安全，网络安全，数据挖掘
数据概述： 该数据集由加拿大新不伦瑞克大学（UNB）的互联网安全中心（ISCX）创建，包含使用流量计生成的网络流量特征数据，用于网络流量分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，具体数据生成时间依赖于ISCX的实验设置。
地理范围：数据主要来源于ISCX的实验网络环境，可能包含来自不同地域的流量。
数据维度：数据集包括多种网络流量特征，如数据包大小、到达间隔时间、流持续时间、协议类型、吞吐量、带宽利用率等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于ISCX，并已进行特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、网络安全研究和机器学习模型的训练和评估。
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：适用于网络流量分析、异常检测算法的研究，如基于机器学习的异常检测、流量分类等。
行业应用：可以为网络安全领域提供数据支持，特别是在入侵检测系统、流量监控和网络安全审计等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的辅助材料，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特征与异常行为之间的关系，帮助用户实现对网络流量的准确分析和异常检测，从而提升网络安全防护水平。
