计算机网络流量分析数据集ComputerNetworkDataset-sheihanjavaid
数据来源：互联网公开数据
标签：计算机网络，流量分析，数据集，网络安全，机器学习，异常检测，数据挖掘，通信技术
数据概述： 该数据集包含来自计算机网络环境中的流量数据，记录了网络中的数据传输行为和连接信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个网络环境，包括企业内部网，数据中心和互联网服务提供商的网络。
数据维度：数据集包括网络流量的时间戳，源IP地址，目标IP地址，端口，协议类型，数据包大小，传输速率等变量。还包括网络连接的持续时间，数据包数量等统计信息。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络流量监控项目和学术研究，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，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在异常检测，流量预测和入侵检测等方面具有重要价值。
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，异常行为检测等研究，如网络攻击识别，流量优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，网络运营商提供数据支持，特别是在网络安全监控，流量管理等方面。
决策支持：支持网络管理策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的网络监控和防御策略。
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，帮助用户实现网络安全监控和入侵检测，优化网络性能和管理策略。
