网络流量安全分析数据集NetworkTrafficSecurityAnalysisDataset-monicquinn
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 异常检测, 入侵检测, 数据挖掘, 机器学习, UDP, DNS
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络连接的详细信息，用于网络安全分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了单个时间点上的网络流量快照，具体时间信息为1,53857E+15。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为通用网络环境下的流量样本。
数据维度：数据集包含多个字段，包括时间戳(ts)、唯一标识符(uid)、源IP地址(id.orig_h)、源端口(id.orig_p)、目标IP地址(id.resp_h)、目标端口(id.resp_p)、协议(proto)、服务(service)、持续时间(duration)、原始字节数(orig_bytes)、响应字节数(resp_bytes)、连接状态(conn_state)、历史记录(history)、原始数据包数量(orig_pkts)、响应数据包数量(resp_pkts)、标签(label)和详细标签(detailed-label)等。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset cyber security.csv，方便数据分析和处理。
该数据集特别适用于网络流量分析、安全事件检测和恶意行为识别等任务。
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、入侵检测等领域的学术研究，如基于流量的恶意行为识别、协议分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练和测试。
决策支持：支持网络安全态势感知，帮助安全团队进行风险评估和威胁情报分析。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征与安全事件的关系。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为模式，并构建相应的检测模型，从而提升网络安全防御能力。
