网络流量标注数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量,应用识别,流量分析,网络安全,机器学习,数据挖掘,网络协议
数据概述：
本数据集由哥伦比亚卡韦哈大学网络中心于2019年4月至6月期间通过抓包技术收集，涵盖了不同时间段（包括上午和下午）的网络流量数据。数据集包含2,704,839个流量实例，存储为CSV文件。每个实例记录了IP流量的详细信息，包括源IP地址、目标IP地址、端口号、流量持续时间、数据包到达间隔时间、数据包大小以及使用的第7层协议（即应用协议）。数据集共包含50个特征，其中大部分为数值型，部分为名义型。
数据用途概述：
该数据集适用于网络流量分析、应用协议识别、流量特征提取、网络安全研究、机器学习模型训练和数据挖掘等多个领域。研究人员可以利用此数据集进行流量模式识别，探索不同应用协议的特征；网络安全专家可以研究流量异常检测方法，识别潜在的网络威胁；学术界可以基于此数据集进行增量学习、流量建模等研究。此外，数据集还为网络流量管理、服务质量评估和用户行为分析提供了 valuable的数据支持。
