2016网络入侵检测异常流量数据集UGR16AnomalousTrafficDataset-m1ndsss
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，异常流量，机器学习，网络分析，数据挖掘，异常检测
数据概述： 该数据集源自2016年的UGR网络流量数据集，专注于网络入侵检测中的异常流量识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据涵盖了多个网络环境中的流量数据，主要为真实网络环境中的流量记录。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源IP地址，目标IP地址，源端口，目标端口，协议类型，数据包大小，流量持续时间等。数据集同时包含正常流量和异常流量标签。
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UGR网络流量数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全入侵检测，异常流量识别等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，异常检测算法开发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：适用于网络安全，入侵检测，异常流量识别等学术研究，如网络攻击检测，异常流量分类等。
行业应用：可以为网络安全公司，IT部门等提供数据支持，特别是在网络入侵检测，安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的安全防护措施。
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，异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现异常流量识别，入侵检测等目标，为网络安全防护提供数据支持。
