网络流量Botnet恶意行为分析数据集NetworkTrafficBotnetMaliciousBehaviorAnalysisDataset-heshamasem
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 恶意软件, Botnet, 流量特征, 数据挖掘, 机器学习, 攻击检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了Botnet恶意行为的网络流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年8月10日至2011年8月16日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可能来源于欧洲地区网络环境。
数据维度：数据集包含多种网络流量相关的字段，包括起始时间（StartTime）、持续时间（Dur）、协议类型（Proto）、源IP地址（SrcAddr）、源端口（Sport）、数据传输方向（Dir）、目标IP地址（DstAddr）、目标端口（Dport）、连接状态（State）、服务质量（sTos, dTos）、数据包数量（TotPkts）、总字节数（TotBytes）、源字节数（SrcBytes）、流量标签（Label）以及案例编号（Case）。
数据格式：数据集主要提供两种格式的数据，.binetflow和.csv。 .binetflow文件为原始流量数据，.csv文件包含Botnet相关的数据，方便分析和处理。
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、恶意软件分析、流量异常检测等领域的学术研究，如Botnet行为分析、恶意流量识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、安全研究机构提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常流量检测、威胁情报分析等方面。
决策支持：支持安全策略制定，帮助企业加强网络安全防护，提升风险管理能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和恶意行为检测。
此数据集特别适合用于探索Botnet恶意行为的流量特征、构建恶意流量检测模型，以及评估网络安全防护措施的有效性，从而提高网络安全态势感知能力。
