网络流量分析数据集ProfilingNetworkTrafficDataset-mandheer
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，数据分析，网络安全，机器学习，数据挖掘，网络监控，异常检测，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了网络通信的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的网络流量，主要为企业和组织的内部网络。
数据维度：数据集包括源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包大小，传输速率，连接持续时间等变量。还包括流量分类标签，如正常流量，恶意流量，病毒传播等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于网络流量监控系统的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，网络流量分析，机器学习模型训练等领域，特别是在网络异常检测，入侵检测及流量分类任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络安全，网络流量分析及异常检测等学术研究，如网络攻击模式识别，流量行为分析等。
行业应用：可以为网络安全公司，网络运营商等提供数据支持，特别是在网络监控，入侵检测及流量管理方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助组织识别和应对网络威胁。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析及异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征与异常行为，帮助用户实现网络安全的增强和效率的提升，促进网络监控和异常检测技术的进步。
