网络流量分析工作日数据集NetworkTrafficAnalysisWeekdayDataset-raghavendrasomu
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 数据包分析, 流量特征, 机器学习, 入侵检测, 异常检测, 数据挖掘, 信息安全
数据概述：
该数据集包含来自ISCX数据集的网络流量数据，记录了工作日期间（周一、周二、周三）的网络流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了三个工作日，具体时间范围未在文件名中明确，但可推断为连续的工作日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但ISCX数据集通常用于模拟和分析真实网络环境中的流量。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，例如“Destination Port”（目标端口）、“Flow Duration”（流持续时间）、“Total Fwd Packets”（总前向数据包数）、“Total Backward Packets”（总后向数据包数）等，以及各种统计指标，如平均值、标准差等，并包含“Label”字段，用于标识流量类别。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个工作日（Monday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv、Tuesday-WorkingHours.pcap_ISCX.csv、Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv），便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于ISCX数据集，是一个广泛使用的用于网络安全研究的公开数据集。数据集经过预处理，包含了从pcap文件中提取的网络流量特征。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测等领域的学术研究和技术应用。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如流量特征分析、异常流量检测算法研究等。
行业应用：可以为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UBA）的模型训练与评估。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、安全事件响应和网络性能优化。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和安全防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量在不同时间段的特性，以及构建基于流量特征的异常检测模型，从而提升网络安全防护能力。
