网络流量安全分析与入侵检测数据集_Network_Traffic_Security_Analysis_and_Intrusion_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 恶意流量, 异常检测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同时间段的多种网络活动，旨在用于网络安全分析和入侵检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个工作日，具体时间范围根据文件命名推断，例如“Monday-WorkingHours”表示周一工作时段的流量。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常此类数据集来源于实验室环境或模拟网络。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表特定时间段的网络流量，包含大量网络流量特征，如Flow ID、源IP、源端口、目标IP、目标端口、协议、时间戳、流持续时间、包数量、包长度等，以及流量统计指标和标签（Label）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。每个CSV文件包含了多个网络流量的特征，适用于各种数据分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于ISCX数据集，已进行流量捕获和特征提取，并带有标签，用于区分正常流量和攻击流量。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、流量分析和异常检测等领域的研究。
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：适用于网络安全领域的学术研究，如恶意流量识别、异常行为检测、流量模式分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的开发和优化方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和安全威胁。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与攻击特征，帮助用户构建和评估入侵检测模型，提升网络安全防护能力。
