网络流量恶意行为检测数据集NetworkTrafficMaliciousBehaviorDetectionDataset-tinlmnguyn

数据来源：互联网公开数据

标签：网络流量, 恶意软件, 入侵检测, 流量分析, 数据包, 机器学习, 安全分析, 异常检测

数据概述：该数据集包含来自CIC-AndMal2017数据集的网络流量数据，记录了不同类型的网络流量，包括正常流量和恶意流量，用于网络安全研究和恶意行为检测。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间跨度为2017年6月至8月。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能来自于多个地区，用于模拟不同网络环境下的流量特征。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个pcap文件（数据包捕获文件），包含多种流量特征，如“Flow Duration”（流持续时间）、“Flow Bytes/s”（流字节/秒）、“ Flow Packets/s”（流包/秒）、“ Packet Length Mean”（包长度均值）等，以及“Label”（标签），用于区分正常流量和恶意流量。数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个pcap文件，包含了从pcap文件中提取的流量特征。

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、入侵检测、恶意软件分析等领域的学术研究，如基于流量特征的恶意软件检测、异常流量检测、网络安全态势感知等。行业应用：为网络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）等产品的模型训练与测试。决策支持：支持网络安全风险评估、威胁情报分析和网络安全策略制定。教育和培训：作为网络安全、数据科学、机器学习等课程的实训数据，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网络流量特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建有效的恶意流量检测模型，提升网络安全防御能力。