网络流量恶意行为检测数据集Benign-NfstreamDataset-ingenio
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，数据集，流量分析，机器学习，异常检测，网络监控，安全研究
数据概述： 该数据集由Benign-Nfstream项目提供，旨在用于网络流量分析和恶意行为检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段。
地理范围：数据涵盖了网络流量，可能来源于多个网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，例如数据包大小，协议类型，连接时间，端口号，以及其他统计特征。包含了正常流量（Benign）和潜在恶意流量。
数据格式：数据提供为多种格式，如CSV，PCAP等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量捕获和标记，已进行流量特征提取和标注。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意软件检测，异常流量识别等领域，特别是在机器学习模型训练和评估中具有重要价值。
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：适用于网络流量分析，恶意软件检测，异常流量识别等学术研究，如基于流量特征的恶意软件识别，异常行为检测等。
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），安全情报分析等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定和风险评估，帮助组织加强网络安全防护。
教育和培训：作为网络安全，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和恶意行为检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为和恶意活动模式，帮助用户实现恶意流量识别，安全威胁预警等目标，为网络安全防护提供数据支持。
